一种改进的最大选择逻辑恒虚警检测算法

在已有的恒虚警处理算法中,由于单元平均（ＣＡ）和有序统计（ＯＳ）法都是剔除平均（ＴＭ）法的特例,因此可以考虑用ＴＭ法代替一些参量ＣＦＡＲ算法中所采用的ＣＡ或ＯＳ法,以期获得更优的检测或控制虚警的性能。基于这种思想提出ＴＭＣＡＧＯ检测器,并在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下推导Ｐｆａ、Ｐｄ和ＡＤＴ的解析表示式。通过对其在均匀背景和强干扰目标环境下性能的分析,以及与ＯＳＣＡＧＯ、ＧＯＳＧＯ和ＯＳ等检测器性能的比较,发现ＴＭＣＡＧＯ在上述环境中的性能较这几种检测器均获得了明显的改善。     

一种低成本多用途破甲弹近炸电路的设计

利用已有的米波多卜勒引信技术,设计了多用途破甲弹近炸引信信号处理电路。该电路利用近目标电信号幅度大、增幅速率快及幅度与距离的关系,实现对装甲目标的零炸高启动和抗干扰;利用多卜勒频率的变化特征实现对直升机射击的炸点自适应控制;利用双支路对消电路实现对地面目标的炸高稳定;利用可控开关完成对破甲弹多用途的选择。     

基于符号树信息熵的机械振动瞬态信号特征提取

用简单的二进制划分简要说明了信号符号化问题,给出了二进制划分下符号树结构及其Shannon熵计算方法,叙述了符号序列编码方法和符号序列直方图的作用,提交了符号时间序列分析的计算机流程图,对内燃机机身振动信号和转轴振动信号用符号树信息熵进行了特征提取。     

适合高原车载的计算机系统设计

本文分析了高原地区环境条件对车载计算机的影响,重点是电源、接地、防雷、凝露、低气压和低温对计算机设备的影响,列举说明了一些适合高原环境下计算机设备的注意事项和典型措施。     

结合直达波补偿的星地双站SAR滑动聚束模式频域成像算法

星地双站合成孔径雷达以星载系统为机会照射源,地面接收机接收直达波和散射波信号进行同步和成像处理。介绍了星地双站合成孔径雷达系统结构,对基于直达波进行距离向脉冲压缩后的信号调频率、距离徙动以及二维频谱的空变性进行了分析。在此基础上,运用方位向预处理过程、直达波补偿以及非线性Chirp Scaling算法,提出了适合该模型的频域成像算法,并通过点目标仿真验证了该成像算法的有效性和性能。HITCHHIKER星地双站合成孔径雷达系统实测数据进一步验证了该成像算法的有效性。     

填充式波纹夹层结构超高速撞击特性仿真

基于航天器空间碎片被动防护需求,对一种新型填充式波纹夹层结构进行超高速撞击仿真研究,分析超高速撞击过程以及结构的穿孔破坏情况和所形成的碎片云的特性,并与相同面密度Whipple结构进行对比。其撞击现象与Whipple结构相似,但其碎片云的头部速度小于Whipple结构,而径向膨胀最大速度和膨胀半角均大于Whipple结构。随撞击初速从3 km/s~10 km/s不断增大,波纹夹层结构的撞击穿孔尺寸变大,形状也更不规则。此外,结构中的填充树脂对碎片撞击能量的吸收贡献最大,后面板所吸收的能量所占比重较大,而前面板和波纹板对碎片撞击能量的吸收贡献较小。研究结果对空间碎片防护结构的设计具有一定的参考意义。     

GNSS接收机离散化处理对解扩性能的影响

建立扩频信号防混叠滤波、采样、量化与解扩输出关系的数学解析模型,推导得到解扩输出信噪比的解析表达式。分析与仿真表明,当量化位数大于等于4 bit,解扩得到总的信噪比损失可以分解为由量化引起的损失和滤波加采样引起损失的乘积,且量化器最优限幅系数只与量化位数相关;当量化位数小于4 bit时,信噪比损失在一定条件下可近似为量化损失和滤波加采样损失的乘积。当量化位数大于4 bit、滤波器带宽大于5倍码率、采样频率大于4倍码率时,再增大上述参数引起的信噪比损失波动小于0.05 dB,对解扩性能提升不明显。该结论可为实用型全球导航卫星系统接收机前端离散化处理优化设计提供理论指导。     

不同射频对车载转管机枪射击精度的影响

为研究不同射频对车载转管机枪射击精度的影响,以某型车载转管机枪为对象,建立了该武器系统的刚柔耦合虚拟样机模型。通过仿真计算车体在制动状态时,机枪以不同射频进行射击的过程,得到了不同射频下车体、机枪架座和枪管的振动特性以及射弹散布。通过对不同射频下仿真曲线对比分析,可以得出射频对机枪射击精度的影响程度。仿真研究结果为该武器的研究与设计优化提供了理论支持。     

基于熵最小化的LFM信号调频率估计算法

利用LFM信号频谱的熵随着调频率减小而降低的性质,提出了一种基于频谱熵最小化的LFM信号调频率的估计SEM方法。建立参数待估的相位补偿因子,通过搜索得到使得补偿后信号频谱熵全局最小的调频率估值。在搜索过程中,采用两级搜索策略,并引入牛顿迭代算法,有效降低了算法复杂度。理论推导和仿真结果证明,该算法为有偏算法,估计偏差量与初始频率相关,理论估计方差比较CR下界低12d B。对雷达实测回波信号进行验证,与离散多项式变换算法相比发现,提出算法估计的鲁棒性更好,并具有较高的测速精度,具有一定的应用价值。     

基于负熵最大的FastICA语音信号分离算法

语音信号分离是现代信号处理的热点问题,针对未知信号源个数的情况,提出一种基于负熵最大的FastICA(Fast Independent Component Algorithm)语音信号盲分离算法,有效解决了源信号数目估计、语音信号分离及复原等问题。改进的算法增加了源信号数目估计环节,放宽了算法适用条件,即在源信号数目未知的情况下,也能够实现信号盲分离功能。并将其成功应用于运用信号分选过程中,最终复原语音时域波形,完成信号分选任务。仿真实验中,详细讨论了该方法在不同信噪比以及不同源信号数目情况下的分选能力,证明了方法的有效性和优越性。