一种基于帧间相关的红外弱小目标运动轨迹检测方法

针对传统帧间相关法对部分虚警轨迹难以排除的问题,研究了一种简单的帧间相关去噪算法,并提出在此基础上再次运用数学形态学方法来进一步排除虚假轨迹。算法采用形态学top-hat变换和二值化方法预处理原始图像,然后根据目标帧间相关而噪声点不相关的特点去噪,之后相加得到初步运动轨迹图像;最后采用形态学开运算,排除虚假轨迹,得到最终的检测结果。结果中检测出的目标轨迹清晰,虚警少。实验表明,该方法能有效地检测出弱小目标的运动轨迹。     

基于数字混沌序列的变换域通信系统基函数产生方法

提出了一种新的变换域通信系统基函数生成方法——Logistic数字混沌映射法,并对基于Logistic混沌序列基函数的特性进行仿真,同时将其与基于m序列的基函数进行对比分析。仿真结果表明,基于Logistic混沌序列基函数具有较好的伪随机特性、多址特性,且函数数量巨大。     

一种MIMO雷达动目标检测的快速算法

通过对MIMO雷达动目标检测器的结构进行分析,提出了一种针对MIMO雷达动目标检测的快速算法.该算法通过借助快速傅里叶变换实现每个通道的动目标检测,从而缩小搜索范围,显著地减少了运算量,很好地解决了原算法因运算量过大而难以实时实现的问题.理论分析和仿真实验证实了快速算法的可行性.     

地杂波环境下动目标检测的新方法

分析了机载雷达动目标回波信号和地杂波信号的特征,针对二者在线性调频项上的差异,提出了一种基于变采样率的动目标检测算法。该算法立足于在降低地杂波强度的同时,减小地杂波谱宽度,从而检测出目标信息;算法首先对雷达回波信号频谱进行分段加窗,对加窗后的频谱进行平移、反傅里叶变换和变采样等处理,最终获得动目标线性调频信息。仿真结果表明了该算法的有效性和实用性。     

基于IMM滤波器的纯方位机动目标跟踪

针对无源纯方位跟踪中目标机动的问题,提出了一种基于交互式多模型的目标跟踪算法。该算法用伪量测变换估计器(PLE)将纯方位跟踪中非线性观测模型线性化,避免了计算雅克比行列式。机动目标跟踪中通过实时调整模型匹配概率,提高了滤波器对状态变化的跟踪能力。同时该算法实时修正观测噪声协方差,消除目标远离基阵时观测噪声对目标定位的影响。最后通过与MGEKF进行比较,Monte Carlo仿真结果验证了该算法的优越性。     

基于FRFT的FMCW SAR成像

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)结合调频连续波与合成孔径成像技术,具有体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点,是新近提出来的一种成像雷达体制。由于FMCW SAR的差频信号在方位向可以转化为调频信号,据此提出了一种基于分数阶傅立叶变换(FRFT)的FMCW SAR成像算法。仿真结果表明,该算法与RD算法相比较,方位向主瓣压缩和旁瓣抑制效果非常明显。     

大攻角飞行空空导弹鲁棒自动驾驶仪设计

当前,导弹自动驾驶仪多采用经典设计方法。是在导弹气动参数变化不大、通道间的耦合较小的情况下设计的。为了满足导弹高机动性能要求,常采用大攻角飞行;然而导弹大攻角飞行时,将会出现空气动力学系数不确定性、非线性和通道间的严重耦合问题,这就要求所设计的自动驾驶仪具有较好的鲁棒性。就导弹在大攻角飞行状态下、通道间解耦的基础上,针对空气动力学系数不确定性,用μ方法对俯仰通道驾驶仪进行了设计,仿真表明该方法具有较好的鲁棒性能。     

基于小波变换的探地雷达随机RFI抑制方法

针对探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)与移动通信系统终端存在的频谱共用的电磁兼容性问题,着重分析了GPR接收中随机性射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)的性质,以及该类RFI与GPR目标回波信号在小波多尺度分解中分布的差异性,并基于此分析,提出了基于小波变换域的GPR随机RFI抑制算法,利用两种实测实验数据进行验证,结果表明,该方法能较好地抑制GPR的随机性RFI.     

一种基于0-1整数规划的全局数据分布优化方法

数据分布是影响并行程序在分布主存多处理机上执行性能的重要因素.针对分布主存多处理机中的数据分布问题,提出了一种基于0-1整数规划、利用数据变换技术进行有效数据分布的方法.该方法通过数据变换技术改变数据的存储布局,以使得数据能被有效地分布,并且该方法还利用数据分布图描述程序被并行的情况及其所含数组被访问的情况,并将全局数据分布优化问题转换为求解数据分布图中最优路径的问题,从而可用0-1整数规划求解最优路径问题.该方法能对多个嵌套循环中具有仿射数组下标的任意维数组进行有效的数据分布,并且也能使嵌套循环的并行度尽可能地大.另外,该方法也考虑了偏移常量的对准问题,从而能使数据通信量尽量地小.实验结果验证了该方法的有效性.     

高斯色噪声背景下基于正交变换的确知信号检测

Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。