一种改进的多相码信号参数估计法

目前,对由频率导出的一类多相码脉压雷达信号(Frank码和P1 ～ P4码)进行参数估计是电子对抗侦察技术中的难点之一.针对此问题,提出一种基于改进的分数阶傅里叶变换(FrFT)的多相码信号参数估计方法.该法利用积分二次相位函数将FrFT的二维搜索转换为2次一维搜索,较大减少了计算量.仿真表明,该法能在较小的计算量下达到与RWT和RAT法相当的估计精度.     

数字突发通信中的独特码检测

本文叙述了独特码（ＵＷ）的数字相关检测及其漏检和误检概率,并提出了改进独特码检测的途径。     

目标对超宽带信号的雷达特性

雷达所解决的任何问题均可归结为被雷达目标散射的电磁场的某些特性,因此可把雷达看作是一种测量系统,要求用适当的数学模型对它进行分析,以及反映系统各组成部分之间的相互联系。 在讨论雷达特性时,应将目标的雷达特性定义成反映目标反射波和入射波参数关系的散射算子。我们把描述反射波和入射波间相互联系的所有特性或参数的总和称之为目标的雷达特性[77]。每个特性都是散射算子在信号参数空间的某一截面。 目标是雷达系统的一个独立单元,然而雷达特性的模拟方法却与振荡的参数和雷达     

调制方式的自动识别方法

本文介绍调制信号的神经网络识别方法,以及多进制数字调相信号的次优识别方法,实验结果表明两种方法具有正确识别率高,信噪比要求低,性能优于目前使用的识别方法。     

神经网络技术及其在机器耳监测仪中的应用

介绍了利用GAL算法对装备产生的声音信号进行处理,改进完善了基于竞争学习的GAL神经网络。测试结果表明,基于GAL算法的智能耳诊断系统的识别精度和自学习方面优于传统算法。     

基于微动目标主体信息的平动补偿方法

目标的平动和微动均会对雷达信号产生调制,其中,微动信息的提取对目标识别具有重大意义.选择对点散射模型进行分析,构建回波信号模型.根据信号在时频分布中的特点,通过霍夫变换(TFD-Hough)获得平动参数,重构出参考主体信号,进而补偿主体回波信号,再经高通滤波器处理,最终实现平动调制的补偿以及微动信号的分离.仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。