模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题。将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法。该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化。仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的。     

改善机载前向阵雷达全程检测性能的研究

针对前向阵的杂波分布特性 ,给出了一种空时自适应处理 (STAP)结合多重中脉冲重复频率(MPRF)的处理方案 ,研究了重复频率的选择以改进系统性能 ,并分析计算了三路多普勒通道联合处理STAP方法在一组中脉冲重复频率下的改善因子和距离 /速度二维盲区分布图。理论分析与仿真结果表明 ,该方案可以大大改善机载前向阵雷达的全程检测性能     

适应法光学自动设计程序中的病态处理

有效的病态处理是适应法光学自动设计程序的关键。本文旨在突破传统的处理格局,推出“三链节-可循环”处理新方法。这种处理方法包括缩减迭代步长、调整增量之比例和释放受控象差,它比传统的处理方法更好。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰ACM模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制（ACM）技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高了链路的数据吞吐量。提出了近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真

自适应神经网络模糊推理系统ANF IS是模糊控制与神经网络控制结合的产物。讨论了ANF IS的结构及其特点,并利用M ATLAB的专用工具箱进行了仿真研究,取得满意的效果。     

射频发射模块非线性效应的消除方法

射频模块存在相位特性的非线性效应,群延迟随频率的变化不再是一个常数,并可能造成输出射频信号的波形失真,而影响精密射频信号源的输出精度。基于递归最小二乘算法的自适应滤波器,提出了消除其非线性效应的新方法。并以GPS模拟源为例,利用其自校模块,采用软件无线电和数字信号处理技术,精确估计出射频模块的模型参数。将基带合成信号通过一个数字逆滤波器,以消除相位的非线性和群延迟随频率的变化。利用自编的仿真程序包,在Matlab中进行了相应的模拟计算。仿真结果表明,该方法可有效地消除相位非线性效应对射频信号的影响,输出信号的波形失真在理论上可控制在0.01%以内。     

机载脉冲多普勒雷达的自适应旁瓣对消实现方法

简要介绍了自适应旁瓣对消的基本原理。重点研究了自适应旁瓣对消在机载脉冲多普勒雷达中的工程实现方法,该方法打破了自适应旁瓣对消目前只能应用于采用低重脉冲重复周期的脉冲多普勒雷达的限制。通过对自适应旁瓣对消结果的分析,表明该方法完全能够满足现有机载脉冲多普勒雷达抗有源旁瓣干扰的需求。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

基于改进轻量化神经网络的干扰识别方法

针对战场实战电磁对抗作战中;大量雷达干扰信号可以被简单迅速地生成;使用传统卷积神经网络对雷达干扰进行识别存在规模大;难以在小型化装备上搭载的问题。提出一种改进的轻量化卷积神经网络;通过在传统神经网络中使用动态卷积核尺寸技术并添加批量归一化层技术;提高网络的识别效能。通过提取干扰信号时频特征;构建训练集与测试集对网络进行训练。仿真实验表明;该网络对6种干扰信号在-8 dB干噪比条件下识别准确率达到96 %以上;对比其他网络具有更好的识别准确效能。     

基于定子反电势E的异步电机速度辨识方法

针对以转子磁通作中间变量 ,利用定子电压电流辨识电机转速的MRAS方法存在的问题 ,提出以反电势作中间变量的改进的MRAS转速辨识方法 .通过对无速度传感器矢量控制系统的仿真 ,表明该方案具有较好的实用性