FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究北大核心

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。     

可压缩流大涡模拟耦合概率密度函数方法中的滤波压力模型

亚格子组分-温度关联项显著影响反应流大涡模拟精度。利用概率密度函数方法中概率等效的特点,发展一种新的滤波压力模型,可以良好封闭亚格子组分-温度关联项。介绍概率密度函数及其耦合求解方法,在已有模型基础上推导建立新的滤波压力模型,并在三维超声速氢气/空气时间发展反应混合层中对不同的滤波压力模型进行数值测试。结果表明,与传统的滤波压力模型相比,新的滤波压力模型可以明显改善反应混合层的模拟准确度。特别地,基于新的滤波压力模型,大涡模拟耦合概率密度函数方法可以较好地模拟链式反应中间微小组分如超氧化氢基等,有望更有效地再现自点火等复杂现象。     

OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output, OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。     

氙原子在铂表面散射的分子动力论方法

运用分子动力论方法研究气体分子 (Xe)在固壁表面 (Pt)的散射。在构造了合理的气体分子与固壁表面相互作用势模型之后 ,运用随机经典轨道方法求解气体分子及固壁原子的运动方程 ,得到气体分子运动轨迹及散射后的运动状态。结果表明 ,气体分子散射后的角度分布与Maxwellian模型存在较大差异 ,而速度基本服从半空间的Maxwellian分布。     

一种新的时频分析方法

首先分析了传统时频分析方法的特点及其局限性,而后评述了一种最新的适用于非平稳、非线性信号的通用的时频分析方法--基于经验的模式分解及希尔伯特变换谱,指出了该方法需进一步研究的有关问题     

一种基于Mellin变换的水声宽带相关模糊函数的快速算法

提出了一种基于Mellin 变换的快速算法,其特点是在给定的某一时刻得到不同尺度下的变换结果,算法的运算量与待分析的时延成正比,而在固定时刻下的运算量为两个2M点的FFT和一次2M点复数乘法(M为待分析的尺度的个数).该算法的优点是实时性好,且适合于水声信号领域尺度跨度小、尺度分析较细的特点,并给出了与直接法、CZT法的比较结果.     

试论陈毅贯彻中共中央"向东作战,向北发展"战略方针的卓越贡献

抗日战争时期,陈毅坚定地贯彻中共中央"向东作战,向北发展"的战略方针,始终坚持开展敌后抗日游击战争,创建抗日根据地,并成功地建立起苏北抗日反韩统一战线,胜利地实现了江南新四军主力北上,开创了华中抗战新局面.     

石英角速率传感器数字相关检测技术研究

为提高石英角速率传感器(QRS)的测量性能,提出了基于数字相关检测技术的QRS信号解调方案。该方案需将一组互相正交的参考信号作为两个相关器的输入,能够同时分离出QRS敏感信号相对于参考信号的同相分量和正交分量。通过角速度提取算法可由以上分量进一步得到输入角速度。分析了实现参考通道功能的两种方法:锁相环(PLL)和Hilbert变换,通过对这两种方法的对比得知,PLL更适合作为QRS相关检测的参考通道。     

基于AR模型和K—L变换的中医脉象聚类分析

针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于 AR 模型和 K-L 变换的脉象模糊聚类方法。首先对脉象样本作8阶 AR 模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用 K-L 变换对特征集进行了压缩,最后利用 F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析。实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%。