对LFM雷达的间歇采样累加干扰研究

间歇采样转发干扰以及改进的重复转发间歇采样干扰是对线性调频雷达的有效干扰样式,但其形成的假目标幅度较小,能量损失较大。针对这些不足,提出了一种间歇采样累加干扰,该方法通过将数字储频后离散采样信号的幅值进行累加,在获得干扰幅度的同时实现信号的最大相干性。通过理论分析可知,信号脉内周期性变化会对干扰信号产生影响,因此又通过对累加信号幅度较低部分进行幅度倍乘和对间歇采样信号取绝对值后累加,得到2种改进方案:倍乘调整间歇采样累加干扰和绝对值间歇采样累加干扰。最后通过仿真实验,证明了间歇采样累加干扰是对线性调频雷达的一种有效干扰,能够产生较好的欺骗和覆盖干扰效果,并且假目标幅度较大,工程实现简单,节省功率。     

采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法

基于相对运动理论提出拦截中段制导方法。方法原理为,将拦截器初始轨迹与施加修正后的轨迹视为一主一从两空间目标,以相对运动理论描述从目标相对于主目标的运动规律,于是初始的修正量可由终点处相对状态求解。给出了一般形式的相对运动模型,运用几何法与变分法推导得到了J2摄动影响下相对运动的状态转移矩阵,在此基础上,提出了采用状态转移矩阵的拦截中段制导方法。仿真算例表明,提出的方法能够为工程实际中的拦截中段制导提供有效支持。     

圆周SAR与线性SAR成像特性分析与对比

圆周合成孔径雷达因其独特优势已经成为雷达领域的研究热点。分析圆周合成孔径雷达与线性合成孔径雷达在成像区域大小、点散布函数特性、回波频谱特点、三维成像能力等方面的差异,凸显了圆周合成孔径雷达的成像特点。发现单航过圆周合成孔径雷达频域成像处理的难点在于其回波频谱的空变性。为提高频域成像处理的效率,分析了平面圆周合成孔径雷达与多航过圆周合成孔径雷达成像模式,并指出这两种模式易于在频域开展一致化处理。仿真试验证明了分析内容的正确性。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

矩阵变换器输入滤波器设计与研究

针对当前输入滤波器设计方法存在通用性低的缺点,通过对影响输入电流和输入电压谐波的因素及其谐波特性的分析,提出了一种以满足滤波性能和成本及体积最小为目标的设计方法,并针对特定工况下的滤波器参数进行了设计,以此给出了滤波器的设计步骤。仿真与试验结果表明:采用所提滤波器设计方法的矩阵变换器,其网侧电流和电容电压均能满足国家电网电能质量的要求,证明了所提方法的可行性。     

连续时间参数滤波问题的非标准方法

本文应用非标准分析中的Ｎｅｌｓｏｎ近初等过程方法,得到了与标准的连续时间参数滤波问题等价的近初等过程的滤波公式,并由此得到了标准的连续时间参数情形地滤波公式．     

一类分段线性费用网络流问题

本文通过把一类分段线性费用网络流问题化成线性费用网络流问题,给出了求解这类分段线性费用网络流问题的算法。     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。     

一种新的数组逻辑结构猜想方法

许多编译优化技术都依赖于数组的逻辑结构,然而在实际的应用中,有相当多的数组是无结构的一维数组,从而妨碍了编译器的优化工作。提出了一种新的数组逻辑结构猜想算法,它能将无结构的一维数组自动变换成具有多维逻辑结构的数组,从而使编译器的优化工作成为可能。首先给出一个引理,指出猜想后的多维数组应满足的基本性质,然后基于该引理给出了猜想数组的逻辑结构应遵循的两条基本规则,最后基于这两条基本规则给出了猜想数组逻辑结构的算法。实验结果验证了所提出的数组逻辑结构猜想算法的有效性。     

关键循环到粗粒度可重构体系结构的存储感知映射

针对已有工作面向粗粒度可重构结构(CGRA)研究循环映射的不足,提出一种新颖的存储感知的关键循环映射方法 MALP。该方法定义RCP_CGRA体系结构模型并阐述关键循环到CGRA的映射问题,通过引入结合数组分簇的多面体数据域划分方法进行循环存储分析,根据分析结果,结合体系结构资源约束实现了循环的有效映射。实验结果表明,与已有的方法相比,MALP方法能够快速分析存储需求并有效降低循环映射的资源占用率,提高数据吞吐量,进一步提升了CGRA上循环映射的性能。