卫星通信抗干扰综合运用模式

从历史战例归纳通信干扰作战样式,从技术角度分析卫星通信潜在干扰威胁,立足当前卫星通信抗干扰能力,针对通信干扰作战样式设计卫星通信抗干扰综合运用模式,并提出后续研究工作。     

药库管理系数据库的设计与实现

从信息管理系统的模式出发,分析了系统的结构模式,并对由此产生的并发控制问题,应用时间戳法进行了分析处理,用触发器存储过程解决了对数据的随时更新问题。本系统以Sybase作为数据库,设计并实现了药库管理系统。     

水下基阵探测空中噪声目标建模仿真

针对水下基阵探测空中噪声目标的可行性问题,运用建模与仿真实验的手段进行了定量研究,通过建立声波由空气向海水入射的能量传播模型、海洋环境噪声模型、水下基阵的指向性增益和检测阅模型,通过仿真实验得到了当基阵检测阈及指向性增益变化时,水下对空中噪声目标的探测距离曲线,通过分析发现:在现有检测方式下,水下基阵直接探测空中噪声目标非常困难,难以对空中噪声目标实现远程预警.     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

数控振荡器相位截断对频域抗干扰性能影响分析

全球导航卫星系统频域抗干扰接收机中,普遍采用数控振荡器生成本振信号。由于硬件约束,通常需要对数控振荡器进行相位截断。而数控振荡器相位截断是否合理对抗干扰性能影响较大。针对该问题,从数控振荡器相位截断导致的本振杂散着手,从理论上分析其对混频和频域抗干扰环节的影响。在此基础上,给出一种数控振荡器查找表地址位宽的理论计算模型,使得接收机的载噪比损耗接近无数控振荡器相位截断的频域抗干扰接收机。仿真结果表明,抑制带宽大于100k Hz、干信比小于80d Bc的窄带干扰时,计算的数控振荡器查找表地址位宽不超过10bit。与无数控振荡器相位截断的频域抗干扰接收机相比,采用数控振荡器混频的抗干扰接收机的载噪比损耗最多增加0.6d B。     

基于多元价值目标的体系作战信息流转模式探析

高效合理的信息流转模式是有效实施基于信息系统体系作战的前提和重要保障。引入了价值目标理论,解析了信息流转概念内涵,分析了信息流转价值目标与作用机理,分别提出了基于最大信息流量、最佳信息质量、最小传输时间和综合价值目标的体系作战信息流转模式,并给出了信息流转策略。     

自适应控制中的Hartley块算法及实验

针对小波包自适应控制子频带内包含大量卷积和相关运算导致算法收敛速度慢的问题,提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法。将快速Hartley变换引入块算法,实现频域内快速卷积和相关运算;在子频带内应用Hartley块算法生成控制信号,通过重叠保留法提出基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法;通过仿真和实验研究了定频和扫频两种工况下的隔振性能和控制效果。结果表明,基于Hartley块的小波包滤波最小均方算法不仅可以大幅缩短收敛时间,还能显著提高控制精度,且鲁棒性和稳定性良好,能够很好地应用在工程实际中。     

一种改进的红外图像降噪算法与FPGA实现

由于实时目标的红外图像具有信噪比低、边界模糊等问题,在研究红外图像噪声特点的基础上,提出了一种基于动静态检测算法的红外图像降噪算法。通过一种动静态检测算法将图像分成动态图像和静态图像,用改进的自适应维纳滤波算法处理动态图像,用改进的NL-means降噪算法处理静态图像,并用FPGA实现红外图像降噪系统设计。实验表明,红外图像经算法处理后,其PSNR和细节方差-背景方差比(DV/BV)均高于经典降噪算法,算法能有效减少图像噪声,并能很好地保持图像的边界细节信息。     

滑模控制的新型双幂次组合函数趋近律

提出一种基于双幂次组合函数趋近律的新型滑模控制方案。与现有的快速幂次或双幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度,同时还保持了全局固定时间收敛特性,收敛时间上界与滑模初值无关。当系统存在有界扰动时,能够使滑模变量在有限时间内收敛到稳态误差界内,同时其稳态误差要小于现有方法的。仿真实验验证了该方法的有效性及理论分析的正确性。     

多子带雷达信号融合噪声抑制方法

全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。