雷达定时脉冲近距离传输的分析与电路设计

通过分析比较多种时间同步技术,对与雷达距离上百米的系统,采用有线传输雷达定时脉冲信号的方式来实现快速的时间同步。针对雷达脉冲信号边沿跳变迅速,在传输过程中存在延时、反射和畸变等问题,借助Cadence仿真软件对信号传输过程进行了仿真分析,设计了合理的传输电路。实验证明本方案结构简单,抗干扰能力强,同步时间可以达到亚微秒级,在雷达信号检测模拟器、雷达诱饵和雷达组网中都有着重要应用。     

双处理器的图像跟踪系统硬件平台设计

通过分析装甲车车载图像跟踪系统的任务和应用环境,设计了以TM S320C 6202数字信号处理器(DSP)为核心,结合PC 104嵌入式计算机的双处理器并行处理硬件平台;详细介绍了利用大规模FPGA芯片实现系统总线仲裁和逻辑控制的设计思想;并给出了体现系统智能化程度的——DSP模块的程序智能加载技术以及其实现方法。实际系统测试表明该硬件平台能满足图像跟踪系统的实时性、可扩展性、稳定性的要求,为装甲战车的数字化改造提供了可靠的保障。     

基于Chirp变换的快速离散时间尺度变换

提出了一种新的快速离散时间尺度变换算法。给出了离散时间信号尺度变换的构造表达式及其Chirp变换快速实现流程。讨论了Chirp变换实现中的参数选取准则,分析了Chirp变换的信号带宽问题。讨论了算法的运算效率并与其它算法进行了比较。仿真试验证明了本文算法的有效性。     

数据链中MSK信号正交调制方法研究

数据链具有较强的保密性和抗干扰能力,是美军对敌实施有效打击的重要手段之一。在深入分析MSK信号正交调制机理及可行性的基础上,选用一跳单脉冲数据链信号的有效驻留时间为仿真对象,对MSK信号的正交调制方法进行了仿真。仿真结果表明,采用基于正交模式的MSK信号调制方法,可高效、准确的生成MSK信号。     

地球静止轨道粗定位的北斗系统接收机快速定位方法

传统全球导航卫星系统信号发射时间的整毫秒恢复算法,在接收机概略位置未知时存在计算量剧增而无法应用的问题。利用北斗系统混合星座中GEO卫星电文速率高的这一特点,提出一种基于GEO粗定位的北斗接收机快速定位的方法。在接收机概略位置完全未知的情况下,使用已获取完整信号发射时刻的纯GEO星座进行粗定位,根据解算获得的概略位置对非GEO卫星发射时刻毫秒整数时间进行恢复,利用所有可见卫星进行精确定位。使用国际全球连续监测评估系统测站观测伪距对算法进行验证,国内测站可100%实现伪距恢复,完成快速定位。仿真遍历中国区域用户,在仿真伪距增加均值为0,标准差为6m噪声,截止仰角为0°时,中国附近区域实现快速定位概率均大于98.68%,其中约80%的中国附近区域可以100%实现卫星信号传输时间恢复并完成快速定位。     

基于压缩感知原理的融合判别信息的协作表示方法

提出了一种用于视觉分类任务的低计算复杂度且有效的图像表示方法。把协作表示和判别信息结合在统一框架内,是基于协作表示分类方法的一种扩展形式。测试样本的协作表示系数是稀疏的,这种基于冗余和过完备的表示对于遮挡和伪装而言是鲁棒的;此外,通过最小化类内散布矩阵和最大化类间散布矩阵的判别信息的挖掘,对于视觉分类问题也是很有帮助的。在一些基准数据库上的实验表明,提出的方法相对于现有的方法而言能够获得更有竞争力的表现。     

基于不完全测量数据的飞行器轨迹参数估计

提出基于稀疏优化的轨迹参数估计新方法,通过降低参数空间的维数改善模型的病态性。利用B样条函数实现轨迹参数的稀疏表示,根据轨迹参数与测量数据的关系建立估计轨迹参数的稀疏表示寻优模型,采用高斯牛顿法获得模型的解。寻优模型中待估参数的数量取决于样条节点数,利用样条函数的高阶导数在节点处的不连续性建立了选取样条节点的稀疏优化模型,采用凸优化方法求解该模型,实现样条节点数的最小化。仿真结果表明,稀疏优化方法能够大幅度提高不完全测量段落轨迹参数的估计精度。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣;利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

基于稀疏表示和非参数判别分析的降维算法

针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。