软件化雷达的多路超高速ADC数字谱分析

用于软件雷达硬件平台的并行多路等效时间超高速ADC系统中,客观地存在着诸多不可避免的工作非均匀性,如:时基抖动、通道直流偏置不均衡及通道增益不一致等等,而造成取样输出信号的频谱发生畸变,影响雷达系统性能.综合讨论了由于采样非均匀和通道偏置及增益不一致对取样信号数字谱的影响,在矩形抽样和理想抽样情况下,建立了该信号数字频谱的完整数学模型,并以理想抽样的正弦信号为例进行详细分析,得到了采样系统输出信噪比的计算公式,为系统的后续补偿校正,及对软件雷达系统指标的确定与分配提供了参考和依据.     

脉冲噪声环境下无线通信系统性能研究

针对基于高斯噪声的无线通信系统无法适应脉冲噪声的情况,以α稳定分布作为脉冲噪声模型,根据模型统计特性,经过理论分析给出了脉冲噪声条件下2ASK的误码特性计算方法,并通过仿真实验验证了该方法的正确性.仿真表明,在混合信噪比较低(MSNR10dB)的情况下脉冲噪声的影响并不明显,接近于高斯噪声,而在较高混合信噪比(MSNR11dB)情况下脉冲噪声使系统的误码率急剧增加,对通信质量造成严重破坏.     

低信噪比条件下改进ESPRIT方法

在低信噪比时,针对估计信源DOA实时性的问题,提出了一种新的适合于ESPRIT算法的多级维纳滤波器(MSWF)结构,找到了一种能判别信号子空间的方法。首先将多级维纳滤波器(MSWF)与ESPRIT算法相结合,采用多级维纳滤波器(MSWF)的前向递推,得到子空间,不需要通过特征值分解。低信噪比时,针对噪声子空间泄漏到信号子空间的现象,提出一种判别方法,找到了更精确的信号子空间,结合ESPRIT方法实现信号的DOA估计。由于该算法实现了真实的信号子空间的判断,因此,比传统基于MSWF算法具有更高地估计精度。特别是在低信噪比时,增强了算法的实用性,仿真结果证明了算法的有效性。     

基于认知无线电的通信抗干扰技术

分析了基于认知无线电(Cognitive Radio,CR)的通信抗干扰技术原理,研究了频谱感知和抗干扰策略决策等关键技术,建立了以信噪比、误码率关联变化评判通信受扰切换时机准确性准则。采用蒙特卡罗(Monte Carlo)技术进行了仿真。解决了系统工作方式误切换难以评判的技术难题。分析了在复杂电磁环境下系统遇到的问题,提出了提高基于认知无线电的抗干扰通信系统通信效率、能力的方法和进一步改进完善系统的措施。     

基于最大信噪比的盲源分离雷达抗主瓣干扰方法

针对现有压制干扰从主瓣进入雷达天线,传统副瓣抗干扰方法失效的问题。提出一种应用最大信噪比准则的盲源分离抗主瓣干扰方法。首先提出了盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰的模型,估计信号源个数后构建基于信噪比的目标函数,而后选择求解得到的广义特征向量构造分离矩阵。与传统算法相比,该方法不需要进行迭代运算,有效降低了计算复杂度。经过仿真分析,验证该方法能够有效分离混合信号,具有较高的分离效率。     

MSPWVD-HOUGH变换的多目标分辨和雷达回波参数估计

传统的时频分析方法,如Winger Ville Distribution,smoothed pseudo Wigner-Ville distribution等在多目标分辨的时候,无法同时在时频分辨率和抑制交叉项两方面同时达到较好的效果,所提出的MSPWVD解决了这一问题,MSPWVDHOUGH还可在低信噪比的情况下检测出多目标,并估算其参数,可利用来进行雷达成像的运动补偿.     

基于亚像素模糊检测的Wiener对运动模糊图像复原方法

在图像获取中由于目标运动、拍摄条件等原因,容易产生剧烈的运动模糊,难以辨认。针对运动模糊点扩散函数、信噪比不知的情况下,对传统Wiener进行了创新和实践,探讨了基于亚像素的模糊方向与深度检测和递推迭代的自适应Wiener滤波对运动图像的复原方法。该方法首先对图像进行任一方向的亚像素进行模糊运动方向计算并确认,而后解算模糊尺度。采用先验信噪比进行预设,并迭代推算得出最优值。实验表明,该方法在对拍摄的模糊图像处理能获得较理想的效果。