采用区分性幅相联合字典学习的低截获概率信号分离方法

为解决采用字典学习的信号分离方法存在的相位信息缺失和子字典交叉表示问题,提出一种区分性幅相联合字典学习方法。该方法针对相位信息缺失问题,构建了幅相联合字典模型;针对混合信号在联合字典上投影时存在的交叉表示问题,基于区分性字典学习思想提出在字典学习过程目标函数中加入交叉表示抑制项。仿真结果表明：幅相联合字典能够充分表示典型低截获概率信号的幅相信息,交叉表示抑制项能有效抑制信号间的交叉表示,算法具有良好的分离性能。     

海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法

针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。     

二进制偏移载波调制信号畸变误差评估指标研究

随着全球卫星导航系统的发展,二进制偏移载波（BOC）调制信号被广泛采用。全面评估BOC信号的畸变误差对于导航系统的信号完好性评估与监测具有重要意义。前文对于BOC信号的畸变研究较少,没有解析评估BOC信号畸变误差的指标与方法。本文针对三种常见的信号畸变,给出了完善的畸变误差评估指标,能够全面评估畸变误差。同时采用提出的评估指标对北斗全球系统B1频段上的基线信号BOC(14,2)及MBOC(6,1,1/11)信号进行评估。文中提出的畸变误差评估指标能够用于评估现代卫星导航信号的畸变误差,对现代导航信号体制设计及完好性监测均具有指导意义。     

2013—2015年BDS空间信号测距误差的精度评估

基于武汉大学发布的精密星历,计算2013年1月至2015年9月北斗广播星历的轨道、钟差和空间信号测距误差,并对其进行统计分析评估。结果表明：北斗卫星的径向精度总体上优于0.7 m、法向精度总体上优于1.4 m,且无明显的长期变化趋势;在切向精度上,倾斜地球同步轨道和中轨道优于2.1 m,高轨道的切向精度已从14 m左右提升至8 m左右;北斗高轨道、倾斜地球同步轨道、中轨道的钟差精度分别为6.3 ns, 4.7 ns, 4.3 ns;所有卫星的钟差精度总体上优于6 ns;所有卫星的空间信号误差精度总体上优于2 m,从长期来看,中轨道卫星的空间信号误差精度较为稳定;倾斜地球同步轨道和高轨道卫星的空间信号误差精度存在一定的波动。     

基于子阵结构的相控阵MIMO雷达分辨能力分析

在阵元总数一定的情况下,不同的子阵划分方式和布阵间距对不同子阵发射正交波形,子阵内发射相干波形的相控阵-MIMO雷达系统的分辨力的影响,首先通过相控阵-MIMO雷达的信号模型推导出其广义模糊函数,然后以此分析子阵结构对距离、多普勒、方位三维分辨力的影响。仿真结果表明,在阵元总数一定的情况下,子阵越多,系统距离分辨力越高,子阵越大,多普勒分辨力越高,子阵间距满足一定条件才能有较好的系统分辨力。这些结论对相控阵-MIMO雷达子阵结构设计具有指导意义。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

基于模糊神经网络的武器控制系统信号分析

某新型飞机武器控制系统故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.针对这种情况,提出了基于模糊神经网络,研究了模糊神经网络技术在武器控制系统故障诊断领域的应用,并根据系统本身的特点,提出了诊断和算法模型.在此基础上,研制出武器控制系统检查仪,对该方法作了验证.结果表明:该方法是可行和有效的.     

单颗卫星对弹道导弹的预警模型及其仿真

卫星预警系统在现代战争中发挥着重要的作用.通过分析研究,建立了单颗预警卫星对战术弹道导弹(TBM)预警的数学模型,主要包括了用预警卫星探测信息确定TBM坐标的模型,并对TBM弹道参数的精度进行了分析,得出了具有一定理论意义和工程应用价值的结论.