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雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选. 相似文献
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针对空间平滑MUSIC算法会损失阵列的有效孔径且需要信源先验数目的问题,提出了一种新算法.该算法从矢量重构的思路出发,通过对接收数据协方差矩阵的最大特征向量进行矢量重构,即可实现不损失阵列孔径的解相干处理,同时利用全空间加权MUSIC算法,实现了信源数目未知下的相干信号准确定位.仿真结果证实了该方法的有效性. 相似文献
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信号重构作为压缩感知理论的核心之一,是指从长度为m的测量向量Y重构长度为n(m n)的稀疏信号Θ的过程。由于测量次数远小于原始信号维度,信号重构成为欠定方程求解问题,一般没有确定解。然而,若Θ满足一定的稀疏性条件,问题有确定解。文章首先从解析几何角度出发,分析了压缩感知中稀疏信号重构的原理,并对已有的两大类重构算法分别进行介绍:一类是针对l0范数最小化的一系列贪婪算法,一类是针对l1范数最小化的凸优化算法。对前一类算法,选取了代表性的OMP、ROMP、CoSaMP和SAMP算法进行研究,并分析了它们的优缺点;对后一类算法,着重阐述了将BP问题转换为LP问题的推导过程,并介绍了两类经典的凸优化算法:BP-Simplex和BP-Interior。最后,展望了信号重构算法的研究前景。 相似文献
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有这样一群人,他们"签"下的是生命,"证"明的是战斗的胜利,他们为导弹"保驾护航",他们叫"导弹签证官"。仲秋时节,西北某山峦夜黑如墨、硝烟弥漫。群山裹着的火药味夹杂着让人等得有些焦躁的期盼。"发射!"随着震耳欲聋的的轰鸣声响彻云霄,数枚某新型导弹拖着长长的火焰刺破苍穹……"导弹命中全部目标!"靶指捷报飞来,悬着心的官兵们相拥而泣。胜利的到来往往会有许许多多的幕后英雄在奉献着。而为这些叱咤风云的导弹做安全保障的少不了一个人,那就是"导弹签证官"。"签"下的是生命,"证"明的是战斗的胜利。这 相似文献
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针对目前雷达辐射源识别中存在的,对于数据库中未存储的雷达类型识别能力较差的情况,提出了一个雷达辐射源识别系统,在系统中将雷达的识别分为已知雷达识别和未知雷达识别两个部分分别进行,并给出了系统各个组成部分的实现原理。试验证明,本系统对于未知的雷达类型有着较强的识别能力。 相似文献
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多目标跟踪是现代军事科研火控领域中一个亟待攻克的难题。本文以一个成功的试验为例,向读者揭示了解决多目标跟踪问题的一条有效途径。 相似文献