黑体辐射数值反演新方法

应用广义偏离原则对黑体辐射问题进行了反演的研究,给出了正则参数的选择方法,由计算机仿真结果知,该方法计算精度高,有良好的应用前景。     

二维余散余弦变换的快速递归分解算法

本文讨论了二维离散余弦变换（ＤＣＴ）的快速计算。借助于下标分解,我们将一个Ｎ１×Ｎ２点二维ＤＣＴ分解为四个Ｎ１／２×Ｎ２／２点二维ＤＣＴ,从而导出了二维ＤＣＴ的一种快速递归分解算法。对Ｎ１×Ｎ２点二维实ＤＣＴ的计算,其算术复杂性为Ｏ（Ｎ１Ｎ２ｌｏｇ２Ｎ１Ｎ２）。与文［６］提供的混合算法类同,乘法量比行列算法减少约２５％。     

非线性系统的状态观测器设计

文中讨论了非线性状态观测器的一种新的构造方法,建立了非线性系统观测器的一种线性化设计过程,所得结果是线性系统观测器理论在非线性系统中的直接拓广。     

在有限区间中用FFT求微分方程数值解的几个问题

本文讨论了在有限区间中运用FFT求解微分方程数值解时遇到的几个问题,并提出了解决方法。     

小波理论的单脉冲雷达目标RCS特性测量

随着现代信号处理技术的发展,对非平稳信号分析和处理的小波分析技术已成功应用于雷达目标特性分析领域,大功率单脉冲雷达作为我国航天测控网当中的主干设备,具有一定的目标特性识别能力。主要针对目前靶场的现有装备,讨论了基于小波理论的单脉冲雷达空间目标RCS特性测量,并对窄带低分辨率雷达在未来空间目标识别中发挥其作用谈了作者的看法。     

一种基于灰色粒子滤波算法的机动AUV航深内测方法

本文提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法（GPF）,并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测法测得的高精度的机动AUV航深作为真实航深,对该GPF算法进行了实验对比验证,并与EKF和MMPF算法的结果作对比,实验结果表明了本文方法的有效性和实用性。     

基于Radon变换的LFM信号检测与参数估计

提出了一种基于RAT法和RWT法的快速算法,研究噪声环境中线性调频信号的检测以及参数估计问题.该方法对信号的检测通过一维搜索完成,同时对调频率识别比较准确,在此基础上,通过窄带通滤波器对LFM信号去除大部分的噪声能量.和其他基于二维时频分析工具的算法相比,降低了计算的复杂度,其实现更为简便.最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性.     

基于改进希尔伯特-黄变换的进动目标周期估计

针对进动目标的微多普勒周期估计问题,提出了一种基于改进希尔伯特-黄变换的提取算法。该算法通过将希尔伯特-黄变换中的经验模态分解（EMD）替换为完备总体经验模态分解（CEEMDAN）,对目标回波信号进行分解得到各本征模态函数（IMF）后,再对IMF进行希尔伯特谱分析,从该希尔伯特谱中提取出目标信号中的微多普勒周期。仿真表明,所采用的方法能有效地克服EMD算法噪声环境中性能较差的缺陷,在低信噪比条件下具备较好的性能。     

适用于水下高速机动目标的自适应检测方法

近年来,发展主动声呐目标检测技术逐渐成为水声信号领域的研究热点。该技术在实际应用中,浅海探测环境的复杂多变导致辅助数据获取困难,同时目标高速运动时引起的距离徙动现象会导致水下目标检测性能下降。针对这类问题,提出了一种适用于水下高速机动目标的自适应检测方法。首先,构建多元假设检验模型来准确描述高速机动目标的回波分布情况。其次,使用模型阶数选择方法来估计目标回波位置。然后,利用干扰协方差矩阵的斜对称特性有效减少辅助数据的需求量,以降低检测方法对辅助数据的依赖性。最后,基于广义似然比检验准则实现未知参数的最大似然估计以及检测统计量的推导。仿真结果表明,该方法具有恒虚警特性,同时在辅助数据受限的情况下,相较于其他同类检测方法有7dB以上的目标检测性能优势,并且能够更准确地估计目标回波分布情况,有效改善了距离徙动现象导致的检测性能下降问题。     

基于频率补偿的时延估计方法

由于2个测量站的通道幅相不一致而导致送给时延估计器的两路信号的频率有差异,继而影响时延估计和系统定位精度。首先理论推导了频率差异是如何影响广义相关时延估计的,接着应用频域相关函数对频率差异做准确估计和补偿,最后给出了频差补偿后的时延估计方法。以4种常用通信信号为例,仿真验证了不同信噪比下所提出方法的正确性和有效性。