一种非均匀噪声下的DOA估计算法

通用协方差差分算法用来实现对空间非均匀噪声环境下相干信号的波达方向(DOA)估计,该算法可以完全消除空间非均匀噪声,且适用于低信噪比环境,但该算法的DOA估计结果存在伪峰。针对这一问题,提出了一种改进的算法。改进算法通过对通用协方差差分(GCD)算法的信号协方差矩阵进行变换,再用特征分解的方法得到信号的DOA估计值。改进的算法可以完全消除伪峰,理论分析和仿真实验验证了改进算法的有效性。     

舰艇自防御的威胁排序方法研究

威胁评估与排序是舰艇自防御系统必须具备的重要功能。在多指标决策理论的基础上,结合灰色系统理论和逼近理想解方法,提出了灰色逼近理想解的威胁排序算法。首先通过建立舰艇自防御的空中威胁排序指标体系,得到各个指标的隶属度函数,再通过主客观结合的有序二元比较法得到威胁评估指标的权重,最后通过逼近理想解的灰色关联度方法对空中目标进行威胁评估与排序,并研究了分辨系数对威胁排序的影响。通过舰艇自防御防空作战实例证明了算法的有效性和工程实用性。     

多通道SAR成像及基于STAP的抗噪声干扰算法

多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像及空对自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)是抗噪声干扰的有效途径.从deramping处理与CS( chirp scaling)算法出发,推导了应用于多通道SAR成像的DCS( deramping CS)算法及STAP方法.由于结合了deramping处理进行方位模糊抑制从而降低重频,因而从另一个方面降低了STAP的慢时间阶数.计算机仿真的结果验证了算法的有效性,同时还显示在噪声干扰严重破坏单通道SAR成像及多通道DCS的前提下,多通道STAP可以有效地抑制噪声干扰,保障成像质量.     

随机共振技术在微弱舰船轴频电场信号检测中的应用

针对在强背景噪声中检测微弱舰船轴频电场信号的问题,提出了基于随机共振技术的检测方法.首先,介绍了随机共振利用噪声增强信号能量从而提高信噪比的基本原理,并在此基础上给出了利用随机共振检测微弱周期信号的模型.然后,将低信噪比的船模轴频电场测量数据输入到检测模型并对输出信号作功率谱分析,结果表明:随机共振技术能十分有效地从复杂背景噪声中检测出微弱舰船轴频电场信号,在微弱信号处理领域相比传统方法具有很大的优势.最后,结合检测实例,初步分析了系统参数对随机共振系统输出信号频谱分布的影响,为随机共振技术的进一步工程应用打下了良好的基础.     

Alpha稳定分布混响建模及信号检测

研究了基于对称Alpha稳定分布的浅海环境下混响及噪声的建模问题.分析了浅海环境下混响形成过程及其非高斯特性,采用对称Alpha稳定分布理论对其进行了建模,并从声呐接收端的混响瞬时值以及包络的概率密度分布与Alpha稳定分布的匹配程度验证了模型的有效性.研究了基于对称Alpha稳定分布模型的混响噪声背景下的目标信号检测方法.提出了三种检测方法并进行了仿真测试,通过检测性能及模型的精确性分析了三种方法的优缺点,验证了建模精度对检测性能的影响.     

2A12铝合金焊接接头超声冲击处理前后拉伸性能分析

为克服铝合金薄板焊接接头强度偏低、韧性不足的缺点,用ER5356焊丝对不同厚度的2A12铝合金板材进行了手工氩弧焊接,并采用超声冲击处理对焊接接头进行全覆盖强化处理。采用金相显微镜观察了处理和未处理焊接接头的显微组织结构,对接头的力学性能进行了测试分析,分析了超声冲击处理改善2A12铝合金焊接接头力学性能的机理。结果表明：铝合金焊接接头经超声冲击强化处理后,6 mm和4 mm厚板材对接接头的抗拉强度分别提高了17.4%和23.7%,延伸率分别提高了28%和44%,焊缝表层组织得到明显细化。分析认为：晶粒大幅细化、组织致密化和缺陷减少,是超声冲击处理改善铝合金焊接接头抗拉伸性能的主要原因。     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

基于迭代检测的宽带频谱自适应感知算法

针对多授权信号共存的宽带频谱,文章提出了一种基于迭代检测的自适应能量感知方法。通过迭代检测方式实时估计接收信号中的噪声功率和各频点的信噪比,并依据给定感知性能要求,自适应设置能量感知方法中的平均次数,提高了感知的效率。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

压缩感知新技术专题讲座(三) 第6讲 压缩感知在语音处理中的应用研究

压缩感知CS(Compressive Sensing)作为一门新兴的技术,成为近年来人们广泛关注的研究热点。文中介绍了压缩感知理论的基本原理,在此基础上将压缩感知理论应用到语音信号处理中。首先研究了语音信号的稀疏性,说明了对语音信号进行压缩感知具有可行性;其次,采用随机滤波器组构造随机测量矩阵得到语音信号的压缩测量值;最后,研究了压缩测量值之间的相关性并将这种相关性作为稀疏度的一种度量方法用于控制随机滤波器阶数,实现了语音信号的自适应压缩感知。     

基于卡尔曼滤波的跳频信号跟踪算法

相对于传统的固定载波频率信号的测控体制,使用跳频扩频信号进行测速在提高了测控系统抗干扰能力的同时带来了信号跟踪精度不高的问题。针对这一问题,文章提出一种使用卡尔曼滤波器替换传统锁频环路低通滤波器的环路结构,推导了卡尔曼滤波器跟踪算法的递推公式。仿真结果表明,经过改进之后的环路跟踪精度大大提高,系统的测速精度达到15cm/s,比未使用卡尔曼滤波时候的测速精度提高了约6倍。