电子侦察信号实时检测算法及性能分析

低信噪比信号检测，一直都是电子侦察领域关注的课题。本文提出了一种信号自相关检测算法，该算法利用随机噪声的不相关统计特性及信号的相关性，采用自相关算法使信号与噪声在时域中就能很好地区分开来，通过智利智能判断来确定信号的起始时刻。该算法具有实时性好、检测率高的特点，性能优于传统的累加算法。本文还研究了统计量的概率分布，以此来确定检测门限、虚警概率之间的关系。为了进一步提高该算法的检测性能，采用了双门限判决处理方法。理论分析和计算机模拟结果表明这种算法切实可行。     

基于矩阵奇异值分解的信号非周期性程度指标

首先基于矩划值分解给出信号非周期性程度指标的初步定义，然后进一步提出利用最大奇异值对应的信号分量的各段之能量熵对指标进行修正的方法，并对信号奇异值分解矩阵的构造方法作了重大改进。经若干仿真信号和实测信号的测试说明，提出并改进的非周期性程度指标的性能良好。     

SAW相关器与扩频同步信号的时间估计

给出两种ＳＡＷ器件：存贮式和双输入式ＳＡＷ相关卷积器，并分析它们作为解扩器件对同步信号到达时刻的估计精度。同步问题是对同步信号的检测和对信号到达时刻的估计。当扩频同步信号被检测到且满足（τ为码元宽度）时，同步信号被捕获（即达到了粗同步）。通过对两种器件时间估计精度的分析可以看出，在相同的检测概率下，双输入式ＳＡＷ相关卷积器的估计精度比存贮式的高。最后利用双输入式ＳＡＷ相关卷积器对信号时间轴压缩的性质进一步提高了估计精度。     

子波变换平滑的混沌信号检测

将近几年兴起的子波变换、分形理论应用于带观测噪声混沌信号的检测。基于快速子波变换导出了平滑算子，将其对时序信号进行处理，并根据它在一定的尺度范围内具有标度不变的性质，利用改进的Ｇ－Ｐ算法计算其分数维数，对带有观测噪声的Ｌｏｒｅｎｚ吸引子波的混沌运动进行了检测。实验结果表明，该方法具有较好检测混沌现象的能力。     

基于小波变换的余度敏感器结构故障诊断方法

对于导航系统中余度敏感器结构的故障诊断，本文讨论了基于小波变换的直接比较测量的诊断方法。根据小波变换的时频特性和信号边沿检测的原理，采用小波db5对敏感器的输出信号直接进行六层分解，并在相应分解层上进行重构，根据重构的信号对余度敏感器结构进行故障检测，定位和隔离，仿真结果表明，这种方法不仅可以检测出故障，故障的类型和故障发生的时间，而且灵敏度高，对噪声具有较好的鲁棒性，为余度敏感器结构的故障诊断提出了一种有实用价值的方法。     

扩展分形在SAR图像特定尺寸目标检测中的应用

介绍了扩展分形(Extended fractal)技术在合成孔径雷达(SAR)图像特定尺寸目标检测中的应用。与传统的检测特征相比，扩展分形特征不仅可以依靠时比度从背景中识别目标，而且对目标物体的尺寸敏感。文中对扩展分形的定义以及扩展分形的均值和方差进行了分析，表明了扩展分形对目标尺寸和对比度的敏感特性。在扩展分形定义中，通过比较不同的能量增长间隔比值对扩展分形均值和方差的影响，确定了最优能量增长间隔比值，将扩展分形技术用于对实测SAR图像中特定尺寸目标检测，得到了良好的识别效果。实验表明，扩展分形技术对特定尺寸的目标具有很好的检测性能。     

多点正弦模态试验技术的注记

探讨了多点稳态正弦激振模态试验技术的几个问题，利用离散傅立叶变换的正弦信号数据处理方法和实现，多点稳态正弦激振频响函数估计方法，利用测试频响函数确定多点正弦相位共振试验的适调激振力分布的奇异值分解方法，给出了两咎利用相位共振试验确定结构参数的计算方法。     

基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测

针对具有不确定性和系统故障的非线性系统，利用神经网络构造了全阶未知输入观测器，在获得系统的状态观测信号的同时得到了系统的故障观测信号。通过在故障观测神经网络权值的调整规律中引入死区函数，从而提高了故障观测对系统不确定性的鲁棒性。利用得到的故障观测信号，可以方便地检测系统的缓变故障和突变故障，实现了对系统故障的快速检测，降低了误检率。仿真示例表明了该方法的有效性。     

基于数值分析方法的SAS线端高速连接器设计

SAS高速连接器具有传输速度快、抗干扰能力强等优点。高速信号通过连接器进行传输时，由于信号的反射与串扰影响到信号的完整性，保证信号传输的完整性成为SAS高速连接器的关键。论文通过对高速信号在连接器中传输的理论研究，利用数值分析的方法确定分析设计方案，并对实物进行测试，验证了所设计的SAS高速连接器的正确性、优越性，为解...     

MEMS热膜式壁面剪应力传感器微弱信号检测

MEMS热膜式壁面剪应力传感器的输出信号是带有基础电压的微弱电压信号，无法通过放大器直接放大的方法实现高精度测量。文章提出在输出信号放大前增加信号平衡环节，在保留有效信号的前提下减小基础电压，再通过放大的方法实现其高精度测量，有效解决了MEMS热膜式壁面剪应力传感器微弱信号检测的难题。文章介绍了MEMS热膜式壁面剪应力传感器微弱信号检测的技术方案、关键技术、测试检验及试验应用实例。     

基于分形理论的混沌信号与噪声分离方法

提出一种分维数和子波重构相结合的混沌信号与噪声分离方法，与以往出现的子波滤波方法和经典滤波方法相比较，该方法有如下特点；利用子波变换计算带观测噪声混沌信号的真实分数维，进而根据观测序列维数与真实维数的差值控制子波重构的参数，构造出混沌与噪声分离的自适应滤波器结构。仿真实验说明了该算法的有效性。     

基于正交小波变换的噪声下1/f类分形信号的恢复

为了恢复噪声背号下的分数布朗运动．采用正交小波对混有噪声的分数布朗运动的增量进行分解，在线性最小方差估计准则的基础上估计出“细节”小波系数和“近似”小波系数，并重构离散分数高斯噪声，从而得到要提取的分数布朗运动。在仿真中，说明了“近似”小波系数对重构信号的重要性，并以恢复出的分数布朗运动的最小均方误差mse和自相似参数的方均根误差rms为指标说明了本文方法的有效性和优越性。     

极化敏感均匀圆阵中PARAFAC信号检测算法

分析了极化敏感均匀圆阵接收到的信号，该信号具有三线性模型特征。提出了极化敏感均匀圆阵中平行因子信号检测算法。该算法利用三线性交替最小二乘（TALS）算法估计出信源矩阵，然后对其进行判决。仿真结果表明；该算法误码率性能接近于非盲解相关方法;与非盲解相关方法相比，在较高的SNR情况下误码率相差不到2dB；且在阵列扰动情况下仍具有较好的误码率性能。该算法无需空域信息和极化信息，是一种盲鲁棒方法。     

大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测

提出了基于平行因子分析的大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测算法.文中建立了大时延扩展CD-MA信道下接收信号新模型,它将接收信号看成是2个三线性模型之和,并提出了广义三线性交替最小二乘的算法(TALS-G)进行空时多用户检测.仿真结果说明:TALS-G算法具有较好误码率性能,且该方法在阵列扰动情况下仍有较好的性能.它无需信道衰落系数和DOA信息,是盲信号检测方法,具有鲁棒性.     

一种基于数字信号处理的阻抗参数测量新方法

利用数字信号处理理论与技术提出了一种阻抗参数测量新方法,即采用任意的周期信号作为测量的激励信号,激励信号的信噪比可以很低;采用高镜频抑制比的数字正交采样滤波器得到被测阻抗和标准阻抗上的电压采样序列的同相分量与正交分量,并据此确定被测阻抗参数,该方法能得到较高的阻抗参数测量精度和较宽的测量范围,并且硬件电路实现比较容易.文中给出了计算机仿真分析和硬件实现系统的实验结果,证明了新方法的有效性和正确性.     

A Methodology for Identifying Defects in Wire Rope Based on Permanent Magnet Excitation

A wire rope defects detection method based on permanent magnet excitation is proposed.A detection system,mainly composed of permanent magnet excitation,distance detection,multi-sensor magnetic flux leakage signal acquisition and data analysis device,is set up.According to the different characteristics of the multi-sensor magnetic flux leakage signal,the localized fault(LF)and loss of metallic cross-sectional area(LMA)signal is separated,and then the two defects can be detected.The experiments show that the method can effectively detect the two defects when they appear simultaneously on the wire rope.     

基于球空间极近距离障碍物的超声检测方法

以机器人工作空间的障碍物检测为研究对象，提出了一种不同于传统的超声测距的新的检测方法——研究球空间极近距离障碍物的超声波测距理论和利用相关算法进行信号处理实现抗多径干扰，提高了超声波测量的精度。利用特殊分布的超声传感器阵列进行超声测距和球面三点定位的原理，不仅可以检测出障碍物的空间距离，还可以检测出障碍物的空间方位。     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性，用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上，应用模糊算法构造相应的隶属函数，提取弱边缘信息，最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明，该方法对噪声有一定的抑制作用，可有效检测出弱边缘信息，定位准确，且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标，可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。