弹道导弹主动段变换打击目标的闭路制导研究北大核心

提出了弹道导弹主动段变换打击目标的概念。为了实现弹道导弹变换打击目标的制导目的,提出了基于网格离散的闭路制导方法。将二级段和可攻击区域进行网格离散,把节点插值参数存储到弹上。导弹在变换打击目标时,通过插值的方法求解需要速度,进行闭路制导。仿真结果表明,该方法能够有效控制导弹完成变换打击目标的任务,制导精度较高。     

线性调频连续波雷达低空小目标长时间相参积累方法

针对小型无人机目标雷达回波弱、目标检测难的问题,研究了在线性调频连续波(linear frequency modulation continuous wave, LFMCW)体制雷达下的长时间相参积累方法。通过推导LFMCW雷达回波表达式,提出了基于时域差频信号线性调频-Z变换的拉东-傅里叶变换实现方法。评估了该方法的运算量,并与频域实现的方法进行对比。经过仿真和实测数据验证了本文算法对LFMCW雷达下的弱目标相参积累的有效性。     

基于FPGA的二维DCT／IDCT高速设计与实现

二维离散余弦／反余弦变换是图像处理算法的核心。基于DSP处理器或软件实现速度较低,以及ASIC实现芯片的面积和功耗都较大,本文研究了一种基于行列分解结构的二维DCT／IDCT变换,在两级一维DCT／IDCT变换之间插入双RAM结构,通过乒乓操作保证了前后级DCT／IDCT运算的并行性,提高了运算速度。电路结构在QuartusII中进行了逻辑综合,通过Modelsim编写激励对逻辑功能进行了仿真验证,并将仿真结果与Mat—lab仿真结果进行了比较。结果表明该模块功能正确,能够为图像处理提供良好的处理性能。     

基于U变换的空间站交会调相非线性协方差分析方法

针对空间站交会调相过程中的长时间偏差传播问题,提出一种基于U变换的协方差分析方法 UTCAM。在给出空间站交会轨道调相策略和轨道机动参数计算方法后,对UTCAM的原理和流程进行了介绍,通过和STK以及Monte-Carlo的对比验证表明,UTCAM与该两种分析方法的协方差相对误差均在1.2%以内,且计算耗时仅为Monte-Carlo的1/460,可快速准确地实现非线性系统的均值和协方差预报。最后基于UTCAM对长达20天的空间站交会调相的偏差传播进行了分析,并采用Monte-Carlo仿真对其分析结果进行了验证,验证了该方法的有效性。     

基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

基于APSK信号周期性相差的载波频偏估计算法

随着卫星通信业务的发展,卫星高阶调制技术逐渐得到广泛的应用,然而高阶调制信号受载波频差的影响比较严重。基于高阶幅度相位调制(APSK)的信号特点,讨论了载波频偏对信号产生的影响,并根据频偏带来的相位偏差的周期性,采用了周期统计和快速傅里叶变换算法,从而获得噪声下的频偏估计值,并进行了仿真和性能分析。研究和仿真表明,该方法估计精度较高,简单易行,且不受载波初始相偏的影响。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

H∞滤波的广义平方根算法

研究H∞广义平方根滤波.引入非定矩阵的广义平方根分解,给出了使矩阵三角化的双曲变换矩阵的存在性判别及其求取方法,从而使H∞滤波的存在性判别以及H∞广义平方根滤波的算法得以实现.