基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪

为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。     

基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离

针对弹道群目标微多普勒信号分离问题,提出了一种基于微多普勒周期相关性的弹道群目标信号分离算法。对进动目标和旋转目标进行了微动建模,分析了其散射中心在窄带信号下的微多普勒效应,并给出了其参数化表达式。利用STFT对窄带回波进行了时频变换,获取了回波时频图,并采用奇异值分解(SVD)和高斯空间掩模方法分别对时频图进行了消噪和平化处理。再依据散射中心微多普勒瞬时频率的变化规律,采用Viterbi算法对群目标微多普勒曲线进行了提取。最后将提取出的曲线进行傅里叶变换,根据群目标微多普勒周期的相关性,实现了群目标信号的分离。仿真验证了所提方法的有效性和准确性。     

混沌信号在弹载雷达成像中的应用

传统的线性调频信号在雷达成像中存在旁瓣电平过高,参数容易被截获等缺点。为了提高成像雷达的抗干扰性能和分辨能力,将混沌调频信号用于弹载成像雷达系统,建立了SAR工作的空间几何模型,在此基础上分析了回波特性,并对点目标进行了成像仿真,重点对成像性能进行了分析。结果表明,混沌调频信号用于弹载成像雷达系统可获得比较理想的点目标图像,使系统具有强抗干扰性能,有着良好的发展前景。     

单信道时频重叠MPSK信号的调制识别方法

提出一种基于高阶循环累积量的调制识别算法,用于解决单信道两个时频重叠M PSK信号的调制识别问题。对接收到的重叠信号进行预处理,计算其四阶循环累积量,提取分类特征参数,采用最小误差准则算法实现时频重叠双信号的自动分类。理论分析和仿真试验结果均证明了算法的正确性和有效性。     

组网电子对抗中辐射源信号跟踪方法

对组网电子对抗的组成和关键性技术进行了简要描述,重点提出了一种基于CJPDA的多目标多平台跟踪算法,以解决在多电子战平台和多辐射源情况下的辐射源信号跟踪问题。该算法为了适应电子对抗信息实时性的要求,在进行CJPDA计算时引入了确认矩阵,减小计算量;同时,通过对关联概率矩阵运用最大值搜索法,最终实现对辐射源信号的跟踪。通过计算机仿真,验证了其合理性和有效性。     

基于空间谱估计的测向技术

利用空间谱估计测向技术可以实现对目标信号测向,其优异的测向性能受到理论界和工程界的极大重视,出现了许多各具特色的空间谱测向算法,主要对多重信号分类算法(MUSIC)、旋转不变子空间(ESPRIT)、最大似然算法(ML)这三种算法进行了测向性能的比较分析。首先介绍了空间谱估计的基本原理,然后构建了均匀线阵的阵列模型,对三种测向算法及其流程做了较详细的分析,最后从不同的信噪比、快拍数和阵元数三个方面进行了测向性能仿真,仿真结果显示:在算法的测向精度上,MUSIC算法和ML算法明显要优于ESPRIT算法,随着信噪比的提高、阵元数目的增多、快拍数的增加,三种算法的测向性能都随之得到改善。     

基于步进频率正交信号的星载MIMO-GMTI雷达空时频处理研究

多发多收(MIMO)体制雷达综合采用多通道、多频技术,为解决星载GMTI面临的探测慢速运动目标和消除盲速估计等问题提供了有效途径。MIMO雷达工作的基础是有效的波形设计。因此,在分析正交波形性能的基础上,结合GMTI应用需求,建立了星载MIMO雷达步进频率正交信号的基本参数确定准则,研究了步进频率MIMO雷达空时频联合自适应处理的基本原理,通过仿真验证了MIMO雷达在杂波抑制和GMTI性能上的优势。     

混沌四相编码信号的数字生成方案研究

利用混沌序列生成提高雷达性能的新型探测信号.首先采用离散混沌序列生成适用于雷达探测的二相编码信号;基于二相至四相之间的变换,进一步生成主旁瓣比较高、压缩比较大的Taylor四相编码.随之研究了混沌四相编码信号生成步骤,并由直接数字合成技术DDS(direct digital synthesis)给出了相应的四相编码信号生成方案.通过宽带模糊函数统计平均方法研究了信号的模糊特性,同时利用混沌序列复本相关技术对信号的抗干扰性能进行了分析.数值仿真验证了该方案的有效性.研究结果为解决测距与测速在精度和分辨力之间的矛盾提供了选择途径.     

宽、窄带雷达探测性能的对比分析

基于目标的散射中心模型,对宽带雷达做了多种检测实验,并与窄带雷达进行了比较。仿真结果表明,在低信噪比时,窄带雷达的探测性能优于宽带雷达;而信噪比较高时,宽带雷达则具有更好的探测性能;宽带全匹配滤波器则具有理论上最优的检测性能。考虑到目标的先验信息不易获取,宽带雷达的探测性能将大大下降。     

通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。