低信噪比下雷达信号调制类型的自动识别

低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.     

混合递阶遗传算法的自适应小波神经网络优化设计

在研究自适应小波神经网络学习算法的基础上,提出了一种混合递阶遗传算法,与标准遗传算法相比,该算法不仅可以同时确定网络参数(连接权、尺度参数和平移参数),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题.仿真结果表明,该算法可以准确地搜索到自适应小波网络的网络参数和最优结构,并能大幅度提高学习效率,是切实可行的.     

一种基于交叉关联积分的功放无意调制识别方法

针对同频率连续波信号中的功放指纹分析问题,提出一种基于相空间交叉关联积分的无意调制识别方法(CCI-UMI).该方法通过对功放无意调制的机理分析和对重构矢量沿轨迹概率(PDT)的理论分析,建立了相轨迹比较的基本理论依据和参数选择方法.采用多尺度交叉关联积分算法,在重构相空间实现了对信号细微差别的灵敏比较.对任意波发生器两路通道实测数据的分类实验表明:本方法识别率较高,经合理选择参数,在低信噪比下可获得比功率谱方法和相空间微分方法更好的分类性能.     

一种无缓冲的光互连网络的吞吐率性能分析及优化

针对当前高性能计算机光互连网络中存在的光缓冲不易实现的问题,提出了一种无缓冲的光互连网络结构BOIN,并在对网络结构进行建模和分析的基础上,研究了网络的吞吐率随不同的输入负载和网络规模而变化的规律,给出了在一定的互连总规模和输入负载下,网络实际吞吐率达到最大值时网络拓扑结构所必须满足的条件.最后用模拟实验证明了这一结果的正确性.     

数字信号抽样率提升的一种算法实现

本文通过对数字信号插值过程在频域和时域的分析,得到一种整数倍内插的通用算法,进而阐述了该内插算法的实现,并提出了内插器的概念及表示方法。     

一种基于低扩散通量分裂方法的WENO格式研究

将低扩散通量分裂格式(LDFSS)和加权基本无振荡格式(WENO)相结合,构造出一种混合格式,其中WENO格式用于物理量重构,而LDFSS用于通量分裂。采用这种格式对Riemann问题、钝头体高超声速无粘绕流流场进行了计算,并对超声速平板湍流边界层进行了混合LES/RANS模拟,计算结果表明:相对于采用Lax-Fridrichs分裂的WENO格式来说,这种混合格式对于激波和接触间断的分辨率更高,并且在标量保正性方面更优,收敛性更好;而相对于采用带有Minmod限制器的MUSCL方法进行物理量高阶重构的LDFSS格式来说,这种混合格式在混合模拟的计算中能够更好地反映湍流流场的脉动特性,计算得到的湍流速度脉动量的统计值更加准确。     

低信噪比条件下扩频伪码均值捕获算法的改进

在低信噪比环境下,扩频伪码捕获算法直接影响接收系统的整体性能。在分析扩频伪码捕获算法在低信噪比环境下的特性的基础上,针对均值算法中由于码相位偏移量的不同而导致的相关性能不稳定的问题,采用预处理方法对均值算法进行改进。仿真分析和结果数据表明,在低信噪比条件下的实际应用中,选用改进的均值算法可以有效地提高捕获过程中相关性能的稳定性从而提高捕获性能。     

基于改进型奇异值分解的数字水印算法

针对目前比较流行的基于小波变换和奇异值分解相结合的数字水印算法存在的一些缺陷,提出了如下两点改进:一是采取错位补偿的方法,改进了奇异值分解算法的对角失真。二是针对奇异值分解算法错警率高缺点,提出了将水印信息嵌入到RGB空间的B分量上的方案,并根据提出的波动率,选取合适的水印。实验结果表明:该算法不仅保持了很好的不可见性和鲁棒性,同时大大降低了错警率。     

新型伪噪声雷达波形研究

研究一种新型伪噪声雷达信号波形,该波形采用了多个脉冲组,每组脉冲中调相的伪码相同,相邻组内的脉冲调相所用的伪码捷变,同时每个脉组内的各脉冲频率捷变。理论推导和仿真分析了这种雷达信号波形的模糊函数,仿真结果表明这种信号具备良好的距离和速度分辨力及低截获概率,能测高速和远距离目标,工程上也易于产生和处理,具备良好的应用前景。     

一种LPI雷达宽带信号DOA估计算法

宽带低辐射信号的设计是低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)雷达的关键技术之一。但传统的波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法主要是针对窄带信号设计的,应用在LPI雷达中会制约雷达的测向性能。重点研究一种宽带信号DOA估计的方法。该方法的关键在于通过直接分解数据协方差矩阵,来构造聚焦矩阵。此外,还从LPI雷达工程应用的角度分析了该方法的性能指标,并用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明该方法具有较高的分辨力和较低的算法复杂度,同时也验证了该算法在LPI雷达上的实用性。