由DSP技术实现卡尔曼滤波算法初探

分析了现有机动目标数学模型及其卡尔曼滤波算法,并用数字信号处理器（ＤＳＰ）对１个实际算法进行了实验。实验结果表明,目标机动性能的提高将使坦克火控系统由于采用现行目标运动模型而产生较大的误差。因此,在火控系统中采用其他模型,如自适应模型等,势在必行。同时,对于跟踪精度高,实时计算量大的卡尔曼滤波算法,应用ＤＳＰ技术实现具有良好的发展前景     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

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。     

速变信号的小波分析应用研究

遥测速变参数处理方法大多基于经典分析方法,文中采用现代时频分析方法对遥测动态环境参数进行分析,对比算法在瞬态信号成分检测方面的优势,小波变换比傅立叶变换更适合分析非平稳信号,尤其是含瞬态或突变成分的信号.     

基于模糊神经网络的武器控制系统信号分析

某新型飞机武器控制系统故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.针对这种情况,提出了基于模糊神经网络,研究了模糊神经网络技术在武器控制系统故障诊断领域的应用,并根据系统本身的特点,提出了诊断和算法模型.在此基础上,研制出武器控制系统检查仪,对该方法作了验证.结果表明:该方法是可行和有效的.     

基于谐波恢复方法的直升机声信号特征提取

在对直升机声信号特征进行分析之后,提出了一种基于谐波恢复的ESPRIT方法来提取直升机声信号谐波频率作为特征用以识别直升机声目标。同时对ESPRIT方法与其它方法在提取谐波能力方面作了比较。最后对实测的直升机声信号进行了谐波提取。各种结果均显示谐波恢复的ESPRIT方法在提取谐波频率方面较之其它方法更为优越,用它提取直升机声信号特征是十分有效的。     

指挥自动化智能语音接口的设计与实现

根据 LPC 理论实现了一个实时、单人、小词汇集的语音识别系统,用作为指挥自动化的智能语音接口。本文详细叙述了这个语音识别系统的设计原理,对语音识别中常用的几个算法作了改进。指出了经典 DTW 算法对端点精度过于敏感的缺点,并提出了改进的 SDTW 算法,即滑动(Sliding)DTW 算法,使得认识率有了提高;修改了 LPC 中杜宾算法和取消了 DTW 中显式的弯折函数,减少了它们所需的空间,提高了计算效率;在主机方面,设计实现了“透明语音键盘”,使得话筒与普通键盘等效,方便了用户。本系统词汇量在200个以内,平均响应时间1S,平均识别率95％左右,已在本院的小型指挥自动化网上通过运行。     

INS辅助的GNSS接收机信号捕获性能分析

针对信号捕获过程中Doppler频移造成的影响,采用INS辅助的GNSS信号捕获方法,分析了INS辅助后卫星信号捕获的性能。利用INS速度误差方程与Doppler误差之间的关系,分析INS辅助后的捕获性能,并通过性能参数的比较,理论上验证了INS辅助后的捕获能力的提升。仿真结果表明,INS辅助能够有效提高信号捕获的检测概率和对弱信号的捕获能力,并大幅减小平均捕获时间。同时,考虑到INS器件参数的关键性作用,采用战术级的INS器件完全满足工程需求。     

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。     

Electronic warfare in the optical band: Main features,examples and selected measurement data

The paper presents the possibilities of, and methods for, acquiring, analysing and processing optical signals in order to recognise, identify and counteract threats on the contemporary battleground. The main ways electronic warfare is waged in the optical band of the electromagnetic wave spectrum have been formulated, including the acquisition of optical emitter signatures, as well as ultraviolet (UV) and thermal (IR) signatures. The physical parameters and values describing the emission of laser radiation are discussed, including their importance in terms of creating optical signatures. Moreover, it has been shown that in the transformation of optical signals into signatures, only their spectral and temporal parameters can be applied. This was confirmed in experimental part of the paper, which includes our own measurements of spectral and temporal emission characteristics for three types of binocular laser rangefinders. It has been further shown that through simple registration and quick analysis involving comparison of emission time parameters in the case of UV signatures in “solar-blind” band, various events can be identified quickly and faultlessly. The same is true for IR signatures, where the amplitudes of the recorded signal for several wavelengths are compared. This was confirmed experimentally for UV signatures by registering and then analyzing signals from several events during military exercises at a training ground, namely Rocket Propelled Grenade (RPG) launches and explosions after hitting targets, trinitrotoluene (TNT) explosions, firing armour-piercing, fin-stabilised, discarding sabots (APFSDS) or high explosive (HE) projectiles. The final section describes a proposed model database of emitters, created as a result of analysing and transforming the recorded signals into optical signatures.