基于软件无线电的DS/SS载频跟踪方法

扩频序列的精确同步是接收机正确解扩的关键问题。提出一种基于软件无线电技术,对DS/SS载频偏移量实现快速跟踪的数值算法,并讨论了实现步骤及估计性能。该算法具有三个优点:(1)可消除载频初始相位的影响。(2)适于极低信噪比条件下的载波跟踪。(3)算法简便,易于实现。仿真及实验均验证了此算法的可行性。     

一种基于细胞动力学的双目匹配方法

双目匹配是计算机立体视觉的一个难点。以往的各种模型把注意力集中于将左视图像和右视图像中的要素特征唯一地进行双目匹配的任务上。有别于以往的这些模型，文章在ＦＡＣＡＤＥ模型框架的基础上，利用细胞动力学模型隐含了竞争和合作这一原理，实现了一个采用“方位合作，视差竞争”方法的双目匹配模型，从而探索一条利用生物视觉原理进行计算机立体视觉研究的可行途径。     

分布式间歇干扰下基于SMI的GNSS空时自适应处理器性能分析

针对全球导航卫星系统接收机面临的分布式间歇干扰威胁,全面准确地分析了基于采样矩阵直接求逆方法的空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)的抗干扰性能。在建立性能分析模型的基础上,根据间歇干扰造成的采样协方差矩阵不匹配情况,通过分类评估、梳理归纳、理论推导全面分析了不同情况下STAP的性能。分析结果表明在采样长度小于闪烁周期且使用预采用处理方法时,空时自适应处理器会出现漏采样,干扰抑制性能会急剧下降,漏采样出现的频率为各干扰闪烁频率之和。数值和仿真分析验证了理论分析的结果,在此基础上讨论了考虑分布式间歇干扰时STAP的优化设计。     

基于MA的自适应多载波并行组合扩频通信技术

为了提升多载波并行组合扩频的通信性能,将自适应技术应用于多载波并行组合扩频通信系统中,并基于边缘自适应准则（MA）,针对多载波并行组合扩频（PCSS-OFDM）通信系统和多载波差分多相并行组合扩频（DMP-PCSS-OFDM）通信系统,分别提出两种自适应通信方式。在多种多径信道环境中的仿真结果显示：在多径信道中,自适应PCSS-OFDM系统的误码率相比PCSS-OFDM系统有显著降低;自适应DMP-PCSS-OFDM系统则更适用于相干带宽较窄且衰落较深的信道中。     

OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法

转发式干扰因与雷达发射波形的高度相关性,经雷达主瓣接收后易对雷达产生严重的干扰作用。为解决主瓣干扰问题,建立正交频率分集调频多输入多输出(orthogonal frequency division multiplexing-multiple input multiple output, OFDM-MIMO)雷达主瓣接收的转发式干扰信号模型,分析了该干扰对OFDM-MIMO雷达的干扰机理;同时基于自适应方法处理理论,推导了OFDM-MIMO雷达自适应处理权向量解析式,提出了基于距离依赖波束的OFDM-MIMO雷达转发式主瓣干扰自适应抑制方法。理论研究和仿真结果表明,提出的方法提高了输出信干噪比,实现了转发式主瓣干扰的有效抑制。     

基于动力学模型的有源假目标鉴别方法

针对导弹防御中可能出现的有源假目标欺骗干扰,从雷达数据处理的层次上进行了真假目标鉴别研究。利用自由段有源假目标与实体目标在动力学模型上的本质差异,提出了动力学模型匹配系数的概念,推导出理想条件下的动力学模型匹配系数的解析表达式。在弹道目标跟踪的基础上设计了有源假目标鉴别算法。结合中程弹道,进行了真假目标鉴别的计算机仿真实验。实验结果表明,所提算法能有效鉴别有源假目标。     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

对辐射源信号到达角的自适应跟踪估计

为提高信号到达角(AOA)的测量精度,采用修正的窗函数加权平均算法和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,将信号到达角的变化轨迹看作是一种做加速度机动的运动,实现对连续变化信号到达角的参数估计.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法有一定的应用价值.     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

基于自适应训练的一种新的软决策融合算法

为了提高系统的检测性能,本地检测器应用了软决策算法,提出一种新的结构框图.将本地判决送至自适应训练器来估计本地检测器的性能参数,然后将得到的性能参数反馈至本地检测器来控制本地的检测门限.另外又将本地判决和可信度送至融合中心进行融合判决得到最终的判决,随后给出了迭代算法.最后通过三检测器系统仿真说明了算法的可行性,检测性能比硬判决有所改善.