结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。     

雷达信号仿真中箔条干扰回波模型研究

雷达信号仿真是抗干扰算法研究和验证的有效措施。针对箔条干扰随机信号模型难以满足高精度仿真的需要,本文在分析和总结箔条干扰散射特性和运动特性的基础上,对箔条干扰回波模型进行了更深入和精细化的研究。在Matlab平台上通过编程优化克服了复杂计算的问题,并获得了较好的模拟效果。仿真实验表明,该模型可为精确研究箔条干扰提供数据支持。     

基于ITD与SSA的传动箱信号降噪及微弱特征提取

试验采集的传动箱振动信号特征能量通常很小且易淹没在背景噪声之中,针对这一问题,提出了一种将固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)与奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)相结合的时频分析方法,并用于信号微弱特征的提取。通过仿真信号及试验采集的振动信号进行验证,结果表明:该方法能够有效地从混杂着能量较大的背景信号和噪声干扰中提取出微弱信号的特征频率成分,并达到了很好的降噪效果,提取出的信号更接近于原始无噪声信号。研究为设备运行状态信息的提取与状态识别提供了一种新方法。     

新疆机动通信局保障CBA联赛直播信号传输

正3月30日,随着2013-2014赛季CBA联赛总决赛在乌鲁木齐红山体育馆落幕,新疆机动通信局顺利完成了本赛季24场新疆主场比赛的信号传输通信保障任务。作为新疆赛区唯一的通信保障单位,新疆机动通信局已经是第二次承担CBA联赛的直播通信保障任务。为确保比赛直播信号传输万无一失,技术人员利用地面光纤作为传输通道,完成新疆—上海—北京以及至全国电视信号的传输。开通新疆—上海光纤电路,在红山场馆布放2套光纤传输设备,接入新疆电视台的信号,完成整个赛季新疆主场的信号传输,将新疆主场比赛视频传送到全国各地。同时,为满足中央电视台高清信号传输     

一种新的雷达恒虚警(CFAR) 处理器

如何维持雷达检测系统恒定的虚警率是现代雷达技术和信号处理技术中重要的问题之一。为使雷达检测系统在复杂的杂波环境中获得恒定的虚警率,就需要有高性能的恒虚警(CFAR)处理器。本文提出的新型CFAR 处理器选择一个与被检测距离单元的值相接近的均值来作为CFAR 的门限,从而使这种处理器具有能够及时反映外部杂波环境变化的自适应性;它硬件实现简单,具有很好的抗多目标效应、抗杂波边缘效应、抗大目标“吃”小目标效应以及降低(CFAR)损失的性能。     

ADS-B安全问题研究综述

ADS-B作为下一代航空运输系统的核心正在成为雷达的替代品,它要求飞机定期广播其精确的地理位置,从而提高飞机的安全性。但ADS-B协议缺乏安全机制,使得ADS-B信号在传输过程中容易受到网络攻击,易造成信号干扰或缺失,严重威胁航空安全。综述了ADS-B国内外发展情况,在总结ADS-B存在的安全问题基础上分别分析了ADS-B传输过程、ADS-B硬件和软件、ADS-B数据3个维度,指出在人工智能技术领域,尤其是机器学习中的深度学习方法是该问题的解决途径之一。     

磁致伸缩超声导波管道检测小缺陷定量分析方法研究

针对管道小缺陷尺寸定量分析问题,提出了一种基于改进匹配追踪算法的缺陷反射信号匹配分解方法。在分析缺陷信号反射特点的基础上,构建符合其特点的匹配原子,使用改进匹配追踪方法将缺陷反射信号分解为缺陷前端反射信号和后端反射信号,通过二者的时间间隔和导波传播速度计算缺陷轴向长度。同时,利用导波模式扩展技术计算方法分析缺陷的周向长度。结果表明：这两种方法能够有效计算小缺陷轴向和周向长度,计算误差较小,且对小缺陷定量分析计算更为准确。     

虚拟战场电磁环境雷达信号建模方法

针对典型地空反辐射导弹武器仿真系统中虚拟战场电磁环境仿真分系统的实际需求,以典型机载雷达AN/APS-145为例,在对其信号载频、脉宽、重频、脉冲幅度等主要性能参数进行系统分析的基础上,研究了应用于虚拟战场电磁环境仿真系统的雷达信号建模方法,仿真实验验证了该方法的正确性与可实现性。     

特征信号检测法

本文以信号极点的不变性为基础,构造了一种用于可自设计的主动式系统在强噪声背景下的极微弱信号检测的检测器——特征信号检测器。文章在分析经典检测方法对极弱信号检测存在的问题的基础上,提出了特征信号检测的思想。讨论了该方法的基本原理及仿真实验结果。Monte carlo实验表明,这种特征信号检测器的性能对信噪比不敏感,可以在极低信噪比下检测出微弱信号。     

随机共振原理在强噪声背景信号检测中的应用

动态系统中的噪声常被认为是令人讨厌的东西 ,但在特定的非线性系统中 ,噪声的存在事实上能够增强微弱信号的检测能力 ,这种现象就是随机共振 (SR ,stochasticresonance) ,它在物理、工业技术和生物医学领域里具有广泛的应用潜力。给出了利用随机共振原理检测微弱周期信号的基本方法 ,并采用模拟的信号对该方法进行了分析与验证。结果表明 ,该方法简单、稳健、可靠 ,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中可靠地提取出来 ,将在机械故障诊断领域展示诱人的前景