低信噪比下雷达信号调制类型的自动识别

低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.     

拉锥光纤耦合的光放大器组件光损耗分析

介绍了拉锥光纤耦合的SOA组件的结构特点 ,并针对该结构计算分析了光耦合损耗的最小值 .为了进一步减小SOA组件的光耦合损耗 ,提出了不对称形式的拉锥光纤耦合的SOA组件结构 .这在原有的制作工艺技术条件下 ,可以将整个组件的光耦合损耗降低 1dB .     

基于Turbo码和小波分形的数字水印算法

利用Turbo码的强纠错性和小波分形思想,提出了基于Turbo码和小波分形的图像数字水印算法。嵌入水印之前,对水印信息序列首先进行混沌变换和Turbo编码,并利用HVS(Hum an V isual System)将水印自适应嵌入到载体图像视觉不敏感的零树和分形的相似域。实验结果表明,该算法不仅提高了提取水印的准确度,也提高了水印的抗攻击能力,同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾。     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

基于小波变换的图像编码方法概述

小波变换将图像分期为一些不同频率、不同方向的子图像,这些子图像间存在较强的相关性,如何利用子图像间的相关性来提高编码效率是小波变换编码中研究的一个主要问题,本文从小波与分形、小波与树特征编码、小波与矢量量化三方面总结了近几年国内外基于小波变换编码方法的主要成果,并对基于小波变换的图像编码方法的发展方向作了展望。     

德国陆军接收最新型号的“豹2A7”型主战坦克

据2014年12月11日的《简氏防务周刊》报道,德国克劳斯-玛菲-威格曼(KMW)公司于2014年12月10日在公司位于慕尼黑的机构向德国陆军交付了"豹2"坦克的最新型号的—"豹2A7"型主战坦克。"豹2A7"型主战坦克利用了比较早生产的多种型号坦克的制造技术,包括"豹2A5"型、"豹2A6"型和"豹2和平支     

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。     

基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法

叶簇环境下,当动杂波比较复杂时,常规的目标检测算法CFAR和DPCA不能有效地滤除杂波。提出了一种基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法(HD),该算法在叶簇杂波比较复杂的情况下能够有效滤除动杂波,提取出动目标。首先,介绍了叶簇扰动环境下的场景建模,并且给出了建模分析和建模场景仿真;其次,给出了HD算法推导过程;最后,在建模基础上对该算法和常规算法进行了对比仿真实验。实验结果表明,该算法在较低信噪比情况下也能保持较高的检测概率。     

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。     

一种鱼雷电磁引信目标信号特征识别的新方法

描述了表征信号奇异性的Lipchitz指数方法,分析了小波变换检测信号奇异值的原理,结合鱼雷电磁引信目标信号的包络信号在到来和结束时刻以及在最大值点存在奇异值的情况,提出了一种识别包络信号的幅度变化率和持续时间特征的新方法。在Matlab环境中对该方法进行了仿真分析,结果表明:相比传统的模拟电路的识别方法,该方法识别精度高。