有源跟踪与无源跟踪角跟踪精度的分析与比较

在自卫噪声干扰下,单脉冲雷达可以从有源跟踪方式转为无源跟踪方式,利用敌方释放的噪声干扰进行无源跟踪.首先对有源角跟踪精度进行了分析与计算,然后在无源跟踪时两路接收支路不对称、噪声干扰振幅起伏、中放带宽有限和归一化受到破坏等主要误差原因分析的基础上.对无源角跟踪精度进行了估算.得出一般情况下无源角跟踪误差大于有源角跟踪误差的结论.     

自适应抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法

飞机、坦克和船舶等封闭座舱内部产生的强机械噪声严重地影响了语音通信系统,为此,提出了自适应噪声抵消与谱相减结合的单通道语音消噪算法,其基本原理是:先进行基于相关检测的自适应消噪处理,其后采用谱相减算法消除残留噪声。仿真结果表明:该算法对引擎噪声的消噪效果明显,并能有效地保持语音清晰度,可应用于机械噪声很强的语音通信系统。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

一种自适应方向性技术在生命探测仪中的应用

基于声波／振动探测原理的地震生命探测系统的研制在我国灾害生命搜索救助领域中占有重要位置。提出了一种有效的自适应噪声抵消方法,该方法通过自适应的改变增益值代替改变部分样本的时延值而使系统零点自适应的移动。当信号和噪声同时存在时,能保证零点总是朝向噪声方向。该自适应算法能在硬件中实时实现,在声波／振动生命探测仪中可作为噪声削减和信号增强的实际工具。     

微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰ACM模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制（ACM）技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高了链路的数据吞吐量。提出了近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法.将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤...     

UKF在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用

论述了MEMS陀螺静态随机噪声与动态随机噪声的特点;系统分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)的特点,将UKF用于MEMS陀螺随机噪声估计;针对MEMS陀螺静态噪声与动态噪声补偿用同一方法处理达不到一定性能的难题,提出了一种由阈值决策静态和动态滤波的工程方法;指出将时间序列用于建立随机噪声的数学模型的缺陷,指出欧美等使用的MEMS陀螺随机噪声补偿的优点与缺点.     

方位多相位中心SAR信号重建误差分析

就方位多相位中心(Azimuth Multiple-Phase-Center,AMPC)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统的阵列误差对信号重建性能的影响进行分析。将阵列误差建模为随机过程,结合最小二乘(Least-Square,LS)算法,推导了AMPC SAR误差功率谱的解析表达式,进而得到了AMPC SAR的信噪比与方位模糊比的解析表达式。仿真实验验证了理论分析的正确性。分析指出,随着系统脉冲重复频率的升高,有必要通过减小重建系数以实现重建性能的提升。分析方法与结果对AMPC SAR系统设计以及图像质量预估提供有效支撑。     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。