宽带雷达目标检测中的杂波抑制处理

针对宽带雷达目标检测中的杂波干扰问题,提出基于FRFT(分数阶傅里叶变换)的多周期回波能量相干积累处理、基于Relax算法的多散射中心子回波分离的宽带雷达目标回波处理方法,既实现宽带雷达目标检测中的能量相干积累,又有效抑制了环境杂波.仿真结果表明,提出的处理方法能够显著提升宽带雷达输出信杂比.     

小波变换在说话人识别中的应用研究

利用小波的多分辨特性提取说话人的语音特征参数,以及在预处理过程中运用小波分解去除噪声的基本原理和方法,分析了小波变换在说话人识别过程中不同阶段的应用。总结了小波变换对提高说话人识别系统的识别率具有重要的意义,并且提出了小波变化在说话人识别中运用所存在的问题和难点。     

基于重叠保留法及FFT的伪码快速捕获技术研究

PN码的快速捕获是设计直接序列扩频接收机的关键技术之一。对于无限长的输入序列,采用了基于分段相关的快速捕获算法。分段相关采用重叠保留法,用FFT实现每块的相关运算。在Matlab环境下验证了本算法可以在低信噪比及高动态环境下实现PN码的快速捕获。     

一种Hough变换航迹起始参数空间划分方法

针对Hough变换参数空间间隔尺度对发现概率的影响,分析了基于Hough变换航迹起始方法在存在正态分布的系统噪色、观测噪声和无噪声3种情况下参数空间矩形带宽度的划分对发现概率的影响,提出了可以补偿测量噪声的参数空间划分方法,仿真结果验证了此方法的有效性和可行性。     

基于Radon变换的合成孔径声纳多普勒中心估计

不准确的多普勒中心估计会显著降低合成孔径声纳图像质量。基于多普勒中心与斜视角直接相关的事实,提出了一种使用Radon变换估计多普勒中心的方法。仿真结果说明,此方法是有效的,可用于低信噪比、大斜视角情况下的多普勒中心估计。     

舵机大动作测试数据关联判读方法

针对电动舵机大动作测试数据人工关联判读工作量大、效率低、故障诊断难的问题,提出一种基于离散小波变换和多约束特征点提取的关联判读方法。根据测试数据量大、类型多的特点,分别采用离散小波变换以及多约束特征提取算法对不同类型的测试数据进行特征提取,剔除异常值,准确定位各个数据的大动作时刻,提取出特征值;使用时间关联判读方法对提取的特征点进行判读,给出了判读异常情况下的故障诊断结果并自动生成判读报表。为验证关联判读方法的有效性,进行了自动判读算法的实验测试验证。结果表明：该方法可在45 s内完成舵机测试数据的关联自动判读和故障诊断,而依赖专业技术人员的人工判读方法至少需要335 s,每个大动作点的数据判读效率提高了6倍以上。     

基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法

基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated, LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。     

无味卡尔曼滤波在空对海单站BDO-TMA中的应用

针对空对海单站无源只测方位-多普勒目标运动分析(BDO-TMA)问题应用无味卡尔曼滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering) EKF进行了对照研究,建立了该应用场景下的离散非线性滤波估计模型,Monte Carlo仿真运行结果表明,UKF在该应用背景下是切实可行的,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

基于小波变换与FFT算法的电能质量信号分析

提出了一种基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法.用小波变换检测电能质量信号的间断点,对由间断点分段得到的信号用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果.     

因果维纳滤波器均方误差计算公式的简化

从将时间序列的Z变换分解成物理可实现与物理不可实现两部分之和入手 ,通过严密的数学推导 ,简化了噪声与信号不相关时因果维纳滤波器的均方误差计算公式 ,证明因果维纳滤波器与非因果维纳滤波器的均方误差计算公式总是具有完全相同的形式 ,有助于对维纳滤波器的学习和掌握。