CCSDS卷积码快速识别算法

基于CCSDS标准中卷积码编码规范,提出并实现一种CCSDS卷积码快速识别算法。算法采用卷积码的校验矩阵对CCSDS标准中五种未知码率的卷积码进行遍历,从而完成删除模式和起始位置识别。该算法具有计算复杂度低、容错性好、易于实现的优点,而且克服了截获码序列起始位置模糊的问题。仿真实验表明,该算法在截获序列足够长且误比特率低于10-2时可以达到95%以上的识别正确率。     

基于求解校验序列的(n,k,m)卷积码盲识别

针对卫星通信和深空探测等采用的(n,k,m)卷积码盲识别问题,提出了一种新的识别方法。首先,根据卷积码本身的线性约束关系改进分析矩阵模型的构造方法,有效地减小了识别所需数据量。在通过矩阵化简识别出码长、码字起始位置和校验序列基础上,提出了由校验序列推导出生成多项式矩阵的方法,进而完成卷积码的识别。仿真实例表明,该识别方法不需要任何先验条件,能够有效识别所有(n,k,m)卷积码。     

卷积码盲识别技术研究

针对卷积码的盲识别问题,总结了现有识别方法的实现原理及过程,并用Matlab进行了仿真分析。对于码长、码率及编码记忆长度等参数,利用接收码字构造矩阵并进行变换,从而达到识别的目的。针对生成多项式的识别,给出了四种常用的方法,并比较了各方法的性能和计算复杂度。结果表明,在低误码率低于10-2情况下,采用欧几里德算法最佳;当误码率为10-2量级时,基于Walsh-Hadamard变换的方法更能保证识别的准确性。     

LDPC编译码方法综述

目前的研究均表明LDPC码是信道编码中纠错能力最强的一种码,其译码器结构简单,在深空探测、卫星通信等领域可得到广泛的应用。文章介绍了LDPC码,综述了其编码方法和译码方法。在编码方法中分别描述了校验矩阵的构造和基于校验矩阵的编码算法,译码方法中主要论述了消息传递译码算法、置信传播译码方法、最小和译码算法、比特翻转译码算法和加权比特翻转译码方法。同时对LDPC码编译码方法的发展作了分析。     

医学超声图像的特征提取方法初探

本文在分析了医学超声图像特殊性的基础上,构建了基于灰度共生矩阵的四个纹理特征描述算子,对正常肝和非正常肝的超声图像进行了特征提取。MATLAB仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

基于时频矩阵非负分解特征的多视角SAR目标识别

针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。     

卫星设计过程信息分析的方法研究

在综合分析现有卫星设计信息分析技术的基础上,将总体数据规划的思想引入卫星设计过程的信息分析,提出了一种利用信息工程论下的总体数据规划和并行工程下的设计结构矩阵相结合的技术进行卫星设计信息分析的新方法。深入讨论了从任务分析着手构建数据模型的思想,研究了设计结构矩阵的分解和撕裂算法,并以卫星总体设计方案阶段为例,具体说明在这种方法指导下,如何实现卫星设计的信息分析。     

次正定矩阵和次亚正定矩阵行列式的不等式

论文提出了k-局部次完全对称矩阵的概念，研究了次正定矩阵和次亚正定矩阵行列式的不等式，对现有的一些结果作进一步的推广。     

矩阵乘法和高斯-约当消元法并行实现的研究

研究了矩阵乘法和高斯-约当消元法固有的并行性。基于多处理机平台TMS320C80（C80），提出并行矩阵乘法和并行高斯-约当消元法，结果表明，理论分析与实验结果是一致的，该方法适合在以数字信号处理器（DSP）为处理单元的硬件平台上实现。     

采用大数准则的Viterbi译码器性能

卷积码是通信系统中常用的差错控制编码；(2，1，6)卷积码是卫星通信中常用的卷积码；采用大数准则的Viterbi译码算法是在常用的Viterbi译码器所采用的方法上提出的一种新的算法，此算法对经过增信删余的卷积码的性能有所提高，并将此方法与常用的方法进行了比较。     

基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法

针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机。当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征。通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异。利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别。利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统。     

基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究

研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提。文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率。     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题，从优化卷积神经网络结构的角度出发，本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛，提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型，分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异，然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集，最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下，本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%，表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

卫星波束标校信号码型对比分析

针对GEO轨道通信卫星同步定点后会出现周期性漂移，导致波束指向不确定的问题，本文对波束标校系统中的信号捕获进行了研究。由于标校信号捕获依赖于标校信号之间的正交性及其自相关特性，因此文中提出了标校系统中信号码型选择需要考虑的关键问题。特别是在天线存在指向误差时，Ka频段标校站接收信号功率最大差异可达近30 dB，这给标校信号码型设计和标校信号的捕获带来了困难，因此文中从码型的抗干扰性能、实现复杂度、能量估计精度和捕获特性等几个方面，分析和对比了m序列信号、Walsh信号、单频信号和Chirp信号（扫频信号）这4种码型各自的优点和缺点，并用MATLAB进行了仿真。结果表明：在抗干扰性能上，伪随机序列信号和Walsh信号最好，Chirp信号次之，单频信号最差；在复杂度方面，Chirp最复杂，伪随机序列和Walsh序列次之，单频方式最简单；在估计精度方面，三者的估计精度相当；在捕获性能方面，Walsh信号的捕获性能明显优于m序列，而且当两个标校站的接收信号功率之间存在较大差异时，Walsh信号的捕获性能明显优于m序列。因此标校系统可优先选择Walsh码作为标校信号。     

一种新的空时码构造方法

空时编码调制是一种充分利用分集特性克服信道衰落的一种编码调制方式。文中提出一种构建空时码的新方法 ,可以通过计算机搜索获得最优空时码 ,并给出一种基于最优距离卷积码的构造方法。采用文中所提出的空时码 ,可以获得空间、时间分集增益并取得最大码增益。仿真结果表明 ,其性能比以往文献中提到的空时码有明显提高。     

一种性能优越的纠错码——Turbo码

Turbo码是一种性能优异的纠错编码方式 ,已引起广大学者的高度重视。文中介绍了 Turbo码的编码方式和迭代译码原理 ,详细推导了 MAP算法。给出了目前用于 CCSDS标准中的 Turbo码结构。对 Turbo码和卷积码的异同点做了比较。最后给出了一些目前关于 Turbo码研究的热点问题。     

弹道雷达目标的三维snapshot成像

介绍了基于弹道目标识别的三维snapshot散射中心成像方法。结合弹道导弹弹头的运动规律,建立了3D snapshot成像的数学模型。分析了影响成像质量的因素,并提出了解决散射中心匹配和映射矩阵选择的方法。最后,利用计算机仿真验证了该方法的可行性。     

一种非周期调制直扩信号扩频码估计方法

对卫星测控中一类扩频码周期与信息码周期之比为非整数的直扩信号进行了研究,得出这类信号可建模成非周期调制直扩信号,提出并讨论了一种基于差分主元分析（D PCA）的非周期调制直扩信号扩频码估计方法,该方法通过计算与差分序列协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量完成信息码个数、子序列、信息码同步点等参数的估计,解决了传统矩阵分解方法在估计码序列时码序列相位模糊问题,理论分析和仿真结果表明该方法可以在低信噪比下进行有效估计。     

一种聚束SAR回波数据压缩成像方法

针对聚束合成孔径雷达(SAR)成像中的海量数据问题,提出了一种基于压缩感知的聚束SAR回波数据压缩成像方法。首先对回波信号进行分析,利用波前匹配字典构造方法得到回波观测矩阵,其次通过构造二维离散余弦变换(2D\|DCT)等效矩阵得到回波信号的稀疏变换矩阵,然后利用平滑L0算法重构得到观测场景的二维像。本文方法可以在采集远小于传统聚束SAR成像方法所需回波数据量的基础上实现准确成像,最后的仿真结果表明了方法的可行性和有效性。