基于指数试探的稀疏度自适应匹配追踪算法

针对贪婪算法需要以信号稀疏度作为先验信息的问题,基于指数试探思想提出了一种稀疏度自适应重构算法。利用指数函数特性分段试探信号稀疏度,使其快速逼近真实值,通过筛选回退锁定信号的有效支撑集,再采取弱匹配剪枝精确重构出原始信号。能够摆脱对稀疏度的依赖,以高概率自适应重构信号。实验表明,该算法的试探结果更加准确和稳定,重构成功率提高,特别是当稀疏比小于0.25时,算法最少只需3次试探,便可快速估计出信号稀疏度,且成功重构成功率不低于97%。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

基于压缩感知的多频率信号融合

传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。     

相干移频干扰幅度补偿技术研究

基于储频数据的移频干扰可以产生压制或欺骗的干扰效果.但移频带来的信号失配,会导致脉压后不能在雷达显示屏上产生亮度一致的假目标,有可能降低假目标被检测到的概率.基于此,推导了信号失配损失与移频值大小之间的关系,提出了一种采用幅度调制补偿的相干移频干扰方法,可以很好地使得脉压后假目标幅度趋于一致.最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

基于改进FDR算法的SOC测试数据压缩方法

针对FDR编码算法对1编码效率低的弊端,提出了能同时对0和1编码的改进FDR编码算法,采用基于有限状态机的解码电路设计解码器,利用Golomb编码、FDR编码和改进FDR编码算法,分别对相同与不同长度的测试集进行压缩。实验结果表明,改进FDR编码算法要优于Golomb编码与FDR编码,且对SOC测试数据的压缩是有效的。     

用于电子战试验及训练的战场空间等效压缩方法

针对电子战试验及训练中所遇到的场地选择与建设的相关问题,提出了用于电子战试验及训练的战场空间等效压缩的原则和具体方法。利用几何学理论对该方法进行了分析和推导,从理论上证明了该方法的合理性和可行性。最后利用数据分析等手段给出了该方法的近似实施方法和适用范围。     

LFM脉冲压缩雷达杂波分布特性的分析与仿真

在研究线性调频(LFM)脉冲压缩雷达特性的基础上,介绍了LFM雷达的地杂波模型,分析了地杂波经过脉冲压缩处理后的杂波分布特性.并以韦布尔(Weibull)分布模型为例,给出了常规脉冲雷达、LFM脉冲雷达脉冲压缩前与脉冲压缩后的杂波分布特性仿真结果.     

基于FPGA的雷达脉冲压缩处理器设计

FPGA和DSP技术在数字脉冲压缩系统中已得到广泛应用,但采用DSP芯片运算量大,设备复杂,成本高.提出了一种基于FPGA的适用于中小压缩比情况的数字脉冲压缩处理器的设计方案,能够实现M序列码和线性调频等多种信号的脉冲压缩,仿真结果表明,该处理器具有使用灵活、便于功能扩展和成本低的特点.     

一种新的活塞式磁通压缩发电机设计方案

介绍了磁通压缩发电机 (MFCG)作为高功率脉冲电源的特性 ,针对国外MFCG方案中遇到的烧蚀问题 ,提出了一种活塞式双螺旋绕组MFCG的新设计方案 ,给出了该方案的设计结构 ,分析了该种方案的原理、工作过程及特点