一种重叠加窗频域抑制窄带干扰算法及研究

提出了一种重叠加窗的直接序列扩频(DSSS)通信系统抑制窄带干扰算法.该算法利用重叠加窗降低了因数据截断引起的频谱泄漏,同时也减少了因加窗而引入的信噪比损耗.将该重叠加窗算法与另2种门限检测算法联合运用抑制窄带干扰.理论分析和计算机仿真结果均表明,该算法能有效消除加窗引起的频谱失真和信噪比损失,并且可以有效抑制直扩通信系统中的窄带干扰.     

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。     

基于序列二次规划算法的控制律寻优设计

针对某型无人机设计的纵向控制系统,运用经典控制器设计,然后通过参数优化而进行时域自动调节控制律参数的方法设计控制律,优化算法采用序列二次规划法.自动调参的过程是直观可视的.仿真结果表明运用该方法所设计出的控制律满足飞行品质要求,比传统的人工调节控制器参数效果更好,并提高了工作效率.这种方法可以应用于其他控制对象.     

基于FPGA高斯白噪声发生器的设计与实现

高斯随机白噪声是一种常见的信号形式,在信号分析和处理中有重要的价值.介绍了一种基于FPGA高斯白噪声发生器,改进了传统的设计方法,在均匀随机数的产生和工程设计以及噪声功率控制方面都有了很大的改善,最大限度地减少了运算量,产生了比较理想的高斯白噪声,具有很好的实用价值.     

基于D矩阵的舰船电子装备综合诊断方法

针对舰船电子装备综合诊断实现要求,提出一种基于故障-测试依赖性关系(D)矩阵的综合诊断方法,利用同一D矩阵分别完成对舰船电子装备的测试性分析评估、测试诊断需求分配、诊断测试序列生成和诊断信息的共享,实现舰船电子装备综合诊断各过程诊断信息模型的一致.该方法已在某舰载电子装备综合诊断实现中得到验证和应用.     

采用单位四元数的旋转约束RRT路径规划

针对船舶虚拟原型设计时装配拆卸路径规划中的旋转约束问题,提出了一种基于快速随机探索树的旋转约束路径规划算法。该算法首先针对三维空间中的旋转提出了一种新的单位四元组随机采样函数,然后将单位四元数内积引入到C空间距离度量函数中,对路径中的旋转变化量进行控制。实验证明:该算法能够对刚体的旋转范围进行有效控制,同时还降低了运动过程中的旋转变化量。     

间歇采样转发假目标对CFAR检测影响分析

分析间歇采样转发形成的假目标干扰对雷达CFAR检测的影响和间歇采样转发假目标生成机理,给出间歇采样转发假目标产生方法。在此基础上,以雷达一次搜索周期内虚警、漏警造成的检测代价作为检测性能指标,分别分析单元平均恒虚警检测器、有序恒虚警检测器、剔除和平均恒虚警检测器在间歇采样转发假目标干扰下的检测代价。着重分析间歇采样转发干扰关键参数对检测代价的影响。仿真结果表明,间歇采样转发产生的多个假目标显著提高了雷达的检测代价,检测代价受转发占空比、转发功率的影响较大,而受转发频率影响较小。在三种恒虚警检测器的对比中,剔除和平均恒虚警检测器相对于另两种检测器的检测代价更大些。     

序列近似优化方法及其在火箭外形快速设计中的应用

针对序列近似优化方法在代理模型构造与采样策略等方面的不足,基于采样点局部密度,引入与局部密度成反比的样本点影响体积概念,通过优化总影响体积确定径向基函数最优核宽度,满足序列近似优化过程不同规模、非均匀样本条件下的函数近似需要;建立潜在可行域最大距离加点准则,并与潜在最优加点准则结合平衡算法的探索能力与开发能力;建立三步收敛判定准则;构建改进序列近似优化的算法流程。对于Golinski减速器的优化设计问题,算法在目标函数调用42次后便搜索到全局最优解,体现了其良好的全局寻优能力与搜索效率。以"天航二号"火箭为例,建立其外形优化问题数学模型,所提优化方法在调用原始计算模型165次之后便搜索到全局最优解,大大提高了设计效率,同时飞行试验也表明设计结果满足要求。     

调频斜率极性捷变SAR欠采样转发干扰

针对传统欺骗干扰难以对调频斜率极性捷变SAR形成有效干扰的问题,研究了对调频斜率极性捷变SAR进行欠采样转发干扰的方法。通过建立调频斜率极性捷变SAR有限时长欠采样转发干扰信号模型,分析欠采样转发干扰对调频斜率极性捷变SAR的干扰效果。给出假目标数目、位置以及幅度的理论计算公式,在此基础上讨论欠采样周期对干扰效果的影响。利用数字仿真验证了理论分析的正确性。     

基于相位相关的快速亚像素全局运动估计

为了实现亚像素级图像快速全局运动估计,提出了一种基于相位相关的快速亚像素全局运动估计方法。首先对待计算的两幅图像进行下采样并计算整像素级的全局运动矢量,然后选取两幅图像重叠的部分进行插值,再计算亚像素级的全局运动矢量。最后,将整像素级和亚像素级的计算结果进行加权计算,得出亚像素级的全局运动位移。实验结果表明,文中算法对噪声影响、光照变化和局部遮挡具有较好的鲁棒性,同时能够有效地提高运动估计的精确性和计算效率。