GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

脉冲幅度特性分析的相控阵雷达识别技术

为有效识别相控阵雷达,提出了一种基于截获脉冲幅度特性分析的识别方法。该方法根据相控阵雷达与常规机械扫描雷达的扫描方式存在很大差异的特点,建立侦察设备截获脉冲的幅度模型,并通过仿真得到不同体制雷达被截获的脉冲幅度特性。然后求得不同体制雷达被截获的脉冲序列幅度特性与正弦序列幅度特性的相似系数,以此为依据来识别相控阵雷达。最后,通过比较实验证明了该方法的有效性。     

CS模型下IMM-PF算法在机动目标跟踪中的应用

为了解决机动目标定位跟踪问题,提出了一种基于CS(current statistical)模型的交互式多模型粒子滤波算法.在交互式多模型粒子滤波算法的基础上,计算CS模型的概率,自适应地调整CS模型中的目标加速度,反映出了目标的机动特性,充分发挥2种算法的优点,改善了CS模型的加速度不能自适应调整的缺点,提高了CS模型的自适应性和应用范围.另外,CS模型的自适应滤波方法由Kalman滤波改为粒子滤波.通过Monte Carlo对比仿真试验表明了该算法的可行性和优越性.     

色噪声环境下MIMO雷达相干目标角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达相干目标角度估计问题,提出一种基于目标信息矢量重构的角度估计算法.算法对MIMO雷达的接收数据进行了低复杂度改进,通过计算四阶累积量,得到一组矢量并证明该矢量包含所有目标的角度信息,通过重构Toeplitz矩阵,结合MUSIC算法实现了色噪声环境下MIMO雷达相干目标的角度估计.算法保留了MIMO雷达的阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯白噪声和色噪声的能力,实现了相干目标的有效估计,更利于在实际中应用.最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性.     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

含脉冲负载的综合电力系统储能优化配置研究

考虑到舰船环境限制和高能脉冲负载对储能的需求,有必要对储能装置进行合理的选型和优化配置,来提升综合电力系统性能。为此,基于带权极小模理想点法和层次分析法,提出了一种储能装置性能评价函数,并以其为优化目标,进行储能装置优化配置。所提出的评价函数充分考虑系统需求和脉冲负载特性,以储能装置体积、质量和经济性作为评价函数主要组成部分,同时考虑功率、能量、电压、荷电状态等约束,建立优化配置模型,并采用差分进化算法进行求解。以高性能锂电池和超级电容器为例,对所提模型进行求解计算,结果表明在所给权重系数下锂电池性能更优,更适用于综合电力系统,并给出了优化配置后的指导方案。     

雷达信号仿真中箔条干扰回波模型研究

雷达信号仿真是抗干扰算法研究和验证的有效措施。针对箔条干扰随机信号模型难以满足高精度仿真的需要,本文在分析和总结箔条干扰散射特性和运动特性的基础上,对箔条干扰回波模型进行了更深入和精细化的研究。在Matlab平台上通过编程优化克服了复杂计算的问题,并获得了较好的模拟效果。仿真实验表明,该模型可为精确研究箔条干扰提供数据支持。     

基于CP CI总线的时统模块测量电路设计

为解决时统模块的测试问题,提出了一种基于CPCI总线的数字时统模块测量电路。重点对测量电路的组成、测量原理、CPCI总线接口设计与驱动设计等内容进行了介绍。提出的测量电路满足了4块某型时统模块的批量测试需求。该测量电路具有稳定性高、性价比高、易于实现等优点,适合于工程应用。     

Analysis of parameter estimation using the sampling-type algorithm of discrete fractional Fourier transform

Parameter estimation is analyzed using two kinds of common sampling-type DFRFT (discrete fractional Fourier transform) algorithm. A model of parameter estimation is established. The factors which influence estimation accuracy are analyzed. And the simulation is made to verify the conclusions. From the theoretic analysis and simulation verification, it can be drawn that, for the estimation of chirp-rate and initial frequency, Pei's method [10] is more suitable if the absolute value of chirp-rate is small relatively; Ozaktas' method [9] is more suitable if the absolute value of chirp-rate is large relatively; and the two methods are both workable if the absolute value of chirp-rate is moderate. The scope of moderate chirp-rate can be approximately determined as [40 Hz/s, 110 Hz/s].     

一种新的雷达恒虚警(CFAR) 处理器

如何维持雷达检测系统恒定的虚警率是现代雷达技术和信号处理技术中重要的问题之一。为使雷达检测系统在复杂的杂波环境中获得恒定的虚警率,就需要有高性能的恒虚警(CFAR)处理器。本文提出的新型CFAR 处理器选择一个与被检测距离单元的值相接近的均值来作为CFAR 的门限,从而使这种处理器具有能够及时反映外部杂波环境变化的自适应性;它硬件实现简单,具有很好的抗多目标效应、抗杂波边缘效应、抗大目标“吃”小目标效应以及降低(CFAR)损失的性能。