依赖信号噪声场景下MIMO雷达稳健波形设计

考虑依赖信号噪声场景下MIMO雷达的稳健波形优化问题。根据最小最大方法,基于克拉美-罗界描述了改善MIMO雷达最差情况参数估计性能的稳健波形优化问题。为求解所得NP问题,提出一种新的基于对角加载(DL)的迭代方法。此方法利用哈达玛不等式将内层优化分解为若干子问题,以降低运算复杂度从而利于工程应用,基于DL方法将子问题转化为凸问题,外层优化也可转化为凸问题,因而可获得高效求解从而便于硬件实现。初始问题最优解可通过对迭代算法得到的解进行最小二乘拟合得到。数值仿真验证了所提方法的有效性。     

基于特征值分析的雷达脉冲波形估计及性能分析

雷达侦察接收机往往侦收到多个受噪声污染的目标雷达脉冲,如何从噪声中提取雷达脉冲波形,是现代雷达侦察信号处理中的一个重要内容。提出了一种基于特征值分析的雷达脉冲波形估计算法,该算法通过对脉冲协方差矩阵的特征值分析,给出了一种利用特征向量估计脉冲波形的方法,并理论分析了其估计性能。算法适应于任意形式脉冲波形,且不受各脉冲初始相位的影响。理论分析和仿真结果说明算法能够在较低信噪比环境下恢复脉冲信号波形。     

柴油机喷油压力波形的符号描述与结构模式分类

波峰和波谷是波形上基本的局部形态特征基于波峰、波谷之间的支配关系,本文提出了一种规则波形的结构特征抽取与符号描述方法,进而建立了一个基于该方法的柴油机喷油压力波形结构模式分类系统,并通过实例验证了该系统的有效性。     

排气波纹管的设计研究

给出了波纹管轴向补偿与径向补偿能力的关系,并提供了选型依据、设计计算方法和实例,可供设计者参考。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

对DJ小波VisuShrink去噪法中j0取值的分析

ＤＪ小波ＶｉｓｕＳｈｒｉｎｋ去噪法在数字信号处理方面的应用已十分广泛,但是去噪后恢复信号质量的优劣与低分辨率截断参数ｊ０的选取是密切相关的,而ｊ０的选取又与被污染信号的噪声指数σ以及采样率有关。这篇文章对这些关系进行了分析,并给出了仿真计算的结果,分析与计算的结论对如何选取最佳低分辨率截断参数ｊ０具有一定的指导意义。     

具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法

针对当前具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法在内存开销方面考虑的不足,提出一个更为通用的波形部署决策系统模型,将波形的处理开销、内存开销和通信带宽开销都纳入到波形部署决策过程中,并设计了一种基于动态规划的波形部署决策算法以最小化波形对平台各种计算资源的占用总和。仿真结果表明,内存对波形部署决策具有重要影响,与未考虑内存开销的解决方案相比,平台支持的平均最大波形数目和平均处理资源利用率均下降40%左右。     

杂波和干扰条件下基于强化学习的机载雷达波形设计

针对复杂电磁环境机载雷达智能抗干扰问题,提出一种基于马尔可夫决策过程（markov decision processes,MDP）的机载雷达波形设计方法。为实现最优决策,建立雷达和干扰MDP博弈模型,融合利用目标、杂波、噪声、雷达和干扰信号等多维度电磁信息,设置信号和干扰噪声比为奖励函数;基于贝尔曼方程和策略迭代法计算信号频域最优策略,通过迭代变换法设计时域最优波形,并采用目标检测概率衡量算法性能。仿真结果表明,和线性调频信号、跳频信号相比,该方法设计波形具有更好的环境适应性和抗干扰能力,在此基础上提高了机载雷达目标检测概率。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。