对线性调频步进信号ISAR成像系统的相干干扰技术

逆合成孔径雷达(ISAR)成像通过对距离向和方位向的二维压缩,具有比普通雷达更强的抗干扰能力.线性调频步进信号由于其独特的优点更是在ISAR成像中占据了重要地位.提出了一种对接收到的线性调频步进信号进行附加的频率调制和相位调制后转发,从而以较小的干扰功率干扰线性调频步进信号ISAR成像系统的方法.仿真实验表明,这种方法是行之有效的.     

抗高重频激光干扰技术研究

在光电对抗领域,高重频激光干扰是一种非常有效的干扰方式,而如何改进现有的激光末制导武器的抗干扰性能成为一个迫切需要解决的问题.提出了抗高重频激光有源干扰的方案,该方案的核心在于根据高重频激光干扰信号的规律,形成一个反向高重频开关信号,该信号与实际的高重频干扰信号同步.该方案经过实验室验证证明是可行的.     

量化误差对数字波形合成信号的影响分析

主要讨论了数字波形合成中I/Q基带信号数据的幅度量化方法及误差的产生,分析了不同的波形数据量化位数对合成波形质量的影响,并给出了仿真和相应的硬件实验平台的实测结果.为工程实现提供了参考依据.     

非完备参数信号集中式检测新方法

在复合假设检验中,广义似然比检验(GLRT)和贝叶斯(Bayesian)方法是2个广泛应用的方法.研究了这2种信号检测方法在分布式传感器网络中非完备参数(波形已知但幅度未知)估计中的应用.验证了GLRT的性能并进行了改进,提出逼近的Bayesian检测器,并与精确Bayesian方法比较,得出逼近的Bayesian检测器总有闭表达式的结论.仿真结果表明,提出的方法与精确Bayesian方法具有相近的性能.     

从重复信号博弈看国防生培养机制

文章运用重复信号博弈模型,剖析了国防生培养政策中体现的机制设计思想,分析了国防生培养相关政策制订的理论依据,指出了国防生培养相关政策中存在的问题,进而提出了改进、完善国防生培养机制的政策建议。     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

混合信号边界扫描测试控制系统的设计实现

现代装备火控系统中混合信号电路越来越普及,为了实现对其快速故障诊断,以IEEE 1149.4标准为依据,设计实现了一个基于边界扫描技术的数模混合信号测试控制系统。仿真实验表明,该测试控制系统操作简便,测试准确,测试效果好,为装备电子系统机内测试应用奠定了基础。     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

特征信号检测法

本文以信号极点的不变性为基础,构造了一种用于可自设计的主动式系统在强噪声背景下的极微弱信号检测的检测器——特征信号检测器。文章在分析经典检测方法对极弱信号检测存在的问题的基础上,提出了特征信号检测的思想。讨论了该方法的基本原理及仿真实验结果。Monte carlo实验表明,这种特征信号检测器的性能对信噪比不敏感,可以在极低信噪比下检测出微弱信号。