基于属性测度理论的辐射源识别

针对复杂电磁环境下辐射源识别困难的问题,提出了基于属性测度理论的辐射源识别方法。介绍了属性测度理论的相关知识,详细分析了属性识别模型,列出了基于属性测度的辐射源识别算法并给出了识别模型。最后通过仿真实验验证了此算法能有效处理辐射源信号参数的不确定性和模糊性,辐射源识别率优于经典的模板匹配法识别率。     

宽带SAR子带脉冲循环转发干扰

宽带SAR利用脉冲压缩获得距离向高处理增益,同时利用合成孔径技术获得方位向的处理增益,常规的噪声干扰难以奏效。利用频带匹配的相干干扰信号虽然可以获得较好的干扰效果,但现有器件条件下难以产生足够高的干扰信号功率。子带脉冲循环转发干扰技术利用子带脉冲与雷达信号的部分相关特性,获取一定的处理增益,在一定程度上提高了干扰功率的利用效率。理论分析和仿真结果表明,脉间去相关的子带脉冲循环转发干扰可以形成较好的压制干扰,具有更好的使用价值。     

基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计

结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,提出了一种基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计方法,实验表明该方法能够有效实现宽带跳频信号的时延估计,估计精度不受限于采样间隔.并且该算法具有较好的实时性和数据扩展性,易于工程实现.     

基于多信号模型的装甲车辆电源系统诊断策略

针对装甲车辆电源系统模块失效和信号失效不统一的特点,提出了一种多信号模型的改进方法,在此基础上,通过电源系统故障模式影响分析,建立了电源系统测试性模型。基于故障熵理论,利用诊断信息量和费用优化的启发式函数,确立了系统的诊断策略。计算结果表明:该方法对诊断策略的优化是有效的。该方法对装甲车辆电源系统诊断策略的研究具有一定参考意义。     

舰炮随动系统试验控制信号仿真研究

舰炮随动系统调试、试验的控制信号一般采用正弦机发送的典型信号（正弦、等速、阶跃）,这些信号虽然一定程度上模拟了系统工作时的控制信号,但仍与实际存在较大差异。舰炮随动系统实际使用的控制信号是火控系统的输出信号（射击诸元）,用火控系统输出信号控制舰炮随动系统,得出其响应数据最为科学、可信。然而舰炮随动系统单机调试、试验时不可能用火控系统作为其控制信号发送设备。本文对火控系统输出信号进行了分析,论证了采用计算机根据目标运动数学模型生成目标运动航路代替火控系统输出信号,并以实例得出了舰炮随动系统试验的控制信号,与实测数据对比,得出了相应的结论。     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

二进制偏移载波调制信号畸变误差评估指标

针对三种常见的信号畸变,给出完善的畸变误差评估指标,从而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。所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。     

基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。     

北斗导航信号电离层闪烁模拟及其影响

电离层闪烁具有突发性、偶发性和区域性,且难以建模准确刻画。针对电离层闪烁影响下的北斗导航信号复现问题,研究了基于应用伽马分布和零均值高斯分布模型的导航信号电离层闪烁序列生成方法,并基于国防科技大学电子科学与工程学院研制的NSS8000型多体制导航信号模拟器给出了北斗导航信号电离层闪烁模拟的硬件架构。在此基础上,通过中频信号采样和软件接收机处理,分析了电离层闪烁对北斗接收机跟踪环路的影响。结果表明:在相位闪烁指数为0,幅度闪烁指数为0.9时,码环鉴相误差可达0.05 chip;而在幅度闪烁指数为0,相位闪烁指数为0.5时,载波环鉴相误差可达15°,处于失锁的临界状态。     

基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。