舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

软件分域测试可靠性评估的注记

软件可靠性评估是软件可靠性研究的重要问题.文中通过反例证明了分域测试的Thayer Lipow Nel son评估方法是不正确的,将样本点排序法用于分域产生可靠性评估,获得了软件可靠性置信下限.最后给出一个实例说明该方法的可行性.     

基于小波分析的眼底病图像预处理

将小波变换方法用于眼底病灰度图像预处理。采用Haar小波对输入的眼底病灰度图像进行单尺度二维离散小波分解提取边缘。为了从不同程度改善图像的质量,我们对分解的图像进行量化编码,把高频三个方向的分解系数图像用离散小波变换逆变换进行图像融合及图像增强。通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法预处理结果,结果表明采用小波变换对输入的眼底病灰度图像进行预处理是一种更理想的方法。     

内置频率对Duffing振子微弱二进制相移键控信号盲检测影响

采用Duffing振子实现对微弱二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）信号的盲检测时,Duffing系统输出的周期态和混沌态转换之间存在过渡带。针对这一问题,推导出过渡带时长和Duffing系统内置频率之间的关系表达式;指出内置频率越高,过渡带时间越短;仿真实验给出时间频率响应曲线。内置频率的提高,会降低系统检测微弱信号的灵敏度。针对这一问题,推导出周期态下Duffing系统输出幅度作为因变量、内置频率作为自变量的表达式;仿真实验给出幅频响应曲线。针对微弱BPSK信号盲检测,建立变尺度方法和检测阵列相结合的基于S变换提取Duffing系统输出幅度包络的微弱BPSK信号盲检测模型,仿真实验验证了模型方法的有效性。     

随机共振理论在雷达信号截获中的应用

雷达侦察主要通过无源侦察接收设备对空域中敌方雷达辐射源信号进行检测,若要实现对敌辐射源信号的截获,基本条件就是敌雷达信号能量能够达到雷达信号侦收设备的截获灵敏度。然而现代战场中,电磁环境复杂多变,敌雷达信号往往被干扰信号、噪声等掩盖,导致侦收设备漏警概率提高。针对以上问题,提出基于随机共振原理的雷达信号截获判断的方法,增大了截获信号的输出信噪比,解决了由于噪声过大掩盖的雷达信号的侦收问题。将该方法应用于雷达告警接收机的前端截获部分,大大降低了截获系统的漏警概率,保证了整个截获系统的稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于瞬时相位差分特性的数据传输系统丢点检测方法

针对数据传输系统丢点问题,依据连续正弦信号瞬时相位差分特性,探讨了一种自动检测数据传输系统丢点方法。首先在数据传输系统采集前端加入正弦信号;然后将解包好的数据通过希尔伯特变换求取数据瞬时相位,并从前向后进行相位补偿,使数据瞬时相位呈连续递增形式;最后通过相位差分法求得瞬时相位前向差分。由理论分析可知:连续正弦信号未丢点时,当前位置数据相比前一位置数据相位差为2πfc/fs(fc为正弦信号频率,fs为数据传输系统采样率);连续正弦信号丢点时,当前位置数据相比前一位置数据相位差为2πfc(n+1)/fs(n为传输数据丢失点数)。由此特性,可实现对数据传输系统是否丢点实现自动检测。理论分析和实验结果表明,探讨的数据传输系统丢点检测方法可实现对数据传输系统是否丢点实现自动检测,便于工程应用。     

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。     

基于FRFT窄带滤波的LFM信号研究

随着分数阶傅里叶变换域窄带滤波技术的不断应用与发展,对分数阶域窄带滤波带宽的研究将变得尤为重要。研究了分数阶傅里叶变换域窄带滤波带宽与滤波后信号之间的关系,并以信号的失真度为准则,分析了分数阶域窄带滤波带宽的临界值。理论分析和仿真结果表明:线性调频信号经过分数阶域窄带滤波后信号的相位没有发生改变,信号的幅度为辛克函数积分的形式。为保证LFM信号频率信息不丢失,分数阶域窄带滤波的带宽必须不小于LFM信号在分数阶域幅度谱的主瓣宽度。为分数阶域滤波带宽的选取提供了参考标准。     

基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测

针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。