基于北斗GEO卫星反射信号的海冰反演技术研究

海冰检测已成为GNSS(全球导航卫星系统)反射信号技术的重要应用方向。为改善极化比海冰反演模型在海冰检测中的准确性,对极化比海冰反演模型的适用仰角范围进行了研究。根据菲涅尔原理,针对渤海海域的菲涅尔反射系数进行了模拟仿真,对极化比海冰反演模型的适用范围进行了理论分析,并开展海冰实验。通过对实验数据的分析,成功反演了渤海海冰的变化趋势,验证了利用北斗反射信号反演海冰的可行性,同时,验证了两种模型的仰角适用范围。实验结果表明:用极化比海冰反演模型弥补偏振比海冰反演模型在高仰角情况下的不稳定性可行。     

一种星载GNSS-R海面风向反演方法

针对目前海面风场反演中风向反演困难,准确性低的问题,提出一种利用深度网络反演海面风向的新方法,该方法采用星载GNSS-R信号作为遥感源,根据海面反射信号特性与风向相关关系选择反演观测量,建立海面风向反演的深度网络模型。引入ReLU函数作为网络激活函数,并基于遗传算法(GA)优化了网络模型,对输入数据进行时空匹配与归一化处理,通过机器学习建立风向与输入变量的对应关系,利用深度网络模型反演得到海面风向,该方法反演结果的均方根误差εRMSE=18.14°,满足海面风向测量精度均方误差小于20°的一般测量要求,并通过两组对比试验验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

雷达高度计采用准最大似然估计算法的波高精度分析

在雷达波高测量中，准最大似然估计器总存在误差，这就影响了雷达高度计的精度。本文根据雷达高度计中的准最大似然估计器的理论，对联合参量（高度、海面波高、信噪比）中的波高误差进行了推导，得知波高精度和脉冲累积量、信嗓比、波高有密切关系。文中简介了最大似然估计的基本原理及性质。同时采用准最大似然估计算法计算波高误差。结论表明，要提高波高的测量精度，需提高信噪比，增加累积量。但这会受一些条件限制．需综合考虑。     

基于最大似然估计的GPS多径估计

当存在多径信号时,基于伪距测最的GPS(Global Position System)定位接收机跟踪的是直射信号和反射信号组成的复合信号的相位.这将造成伪距测量误差和定位误差.提出了一种相关输出的线性模型.在无噪的情况下,多径信号的位置和幅度能够被准确估计.在加性高斯白噪声信道F,利用最小二乘法得到多径信号的位置和幅度的最人似然估计,并对该估计的噪声性能做出了理论沦分析和仿真;分析表明观测间隔和接收信噪比是决定估汁性能的关键.     

共轭梯度算法在振动信号处理中的应用

为了提高液体火箭发动机试验振动信号频域数据处理的精度,提出了一种基于共轭梯度和AR模型的谱估计算法。该算法计算复杂度低,估计出的谱分辨率高,可以克服传统的经典傅里叶变换功率谱估计算法在信号信噪比降低时不能有效区分相近频率点谱线的问题,解决了传统算法旁瓣泄漏严重的固有缺点。通过对算法在不同信噪比条件下的仿真实验分析与真实试验数据验证,充分表明了此算法在低信噪比条件下,估计的谱仍具有高分辨率的特点。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。     

基于小波多重分形的通信信号调制识别

针对非平稳、信噪比变化范围较大的通信信号,采用小波多重分形的方法进行调制类型识别。先利用小波变换把通信信号进行分解,再对得到的细节信号计算多重分形维数。仿真结果表明,该方法对噪声和调制参数不敏感,可对通信中的数字调制信号进行有效识别。     

强噪声下结构小损伤检测的小波特征量研究

将小波分析用于强噪声背景下的结构小损伤特征量研究,对于含有微小损伤的结构动力学模型,通过改变输入激励获取不同输出信噪比的响应信号,再通过响应信号的小波分解构造反映结构损伤的特征量,同时研究了输出信噪比对结构损伤特征量的影响。结果表明,在不同的信噪比情况下提取的结构损伤特征信息与信噪比大小呈现出非线性特征。对结构损伤检测的目的而言,存在一个最佳的信噪比,而不是噪声干扰越小越好。     

大频偏低信噪比信号捕获方法研究

文章提出了一种应用于大频偏、低信噪比条件下的信号捕获方案。分段相关-FFT-差分相干积分的捕获方法可有效的捕获到信号强度为-170dBW的信号,并比采用非相干累加时性能提高约1.5dB。     

基于谱图-Radon变换二值积累的信号检测方法

在低信噪比条件下，谱图-Radon变换可以有效地检测多个线性调频信号，但是当多个线性调频信号能量相差很大时，强信号的平台会将弱信号的峰值淹没，谱图-Radon变换就很难同时将这多个线性调频信号检测出来。本文提出了基于谱图-Radon变换二值积累的方法，这种方法可以有效的检测出被强信号平台掩盖的弱信号，具有较大的实用价值，仿真实验结果表明这种算法是有效的。     

基于超声相控阵的材料结构健康监测实验研究

研究利用超声相控阵技术进行结构损伤识别和成像的实验方法,通过控制信号的时间延迟而控制波束指向,实现对结构的多方位扫描,利用相控阵技术使信号在损伤处聚焦而使损伤信号能量增强,从而提高信号的信噪比,利用损伤图象显示损伤识别结果。实验研究证明该方法能够有效识别结构中损伤,识别精度较高。     

时频图像局部二值模式特征在雷达信号分类识别中的应用

针对低信噪比下雷达辐射源信号的分类识别,提出了一种将时频分析与图像处理相结合的特征提取和识别方法.该方法首先对雷达信号进行时频变换,将得到的时频分布转化为灰度图像;然后运用图像处理方法对时频图像进行增强和去噪;最后提取局部二值模式纹理特征描述子作为信号的识别特征,并采用支持向量机分类器实现信号的分类识别.文中针对12种常见雷达信号进行了仿真,结果表明该方法在较低的信噪比下仍能获得较为满意的识别率,当SNR=0dB时,信号的平均识别率能达到95.35％.所提出方法能有效降低噪声对分类识别的影响,同时对于时频图像相近的信号也有较好的识别效果,表明了该方法的有效性.     

阵列通道噪声不一致性校正方法

以提高阵列系统波束合成信噪比为目标,提出一种基于噪声测量的通道噪声不一致校正方法,建立了通道噪声不一致校正的系统模型.从理论上证明了经此方法校正的波束合成信噪比优于传统幅度校正方法,给出了噪声不一致校正的步骤.此方法无需额外信号输入,可瞬时校正带宽,实现简单.仿真结果表明了此方法的优越性.     

基于数字信号特征提取的测频方法研究

传统的幂次谱特征能简便有效地提取信号特征并测量参数,但在样本数较少、信噪比较低的情况下,特征就变得不明显了。利用最佳采样点再进行幂次的非线性运算,能够完成特征提取及载频的精确测量。经仿真实验和实际工程验证,在信噪比不大于10dB、样本数不大于1000个符号时,该方法切实、有效。     

基于张量子空间的信号参数估计算法

针对低信噪比条件下多通道信号特征参数估计问题,提出了两种基于张量子空间的信号参数估计算法,分别是基于矩阵堆叠的张量分解算法和基于张量矩阵因子的联合算法。通过研究参数化信号模型、信号子空间旋转不变性和张量范德蒙分解原理,分析了多通道数据的三维张量数据模型的构建;矩阵堆叠的张量分解算法验证了张量高阶奇异值分解是矩阵奇异值分解的推广,矩阵因子联合算法进一步提高了低信噪比条件下的信号参数估计精度。仿真以信号频率和初相位的估计精度为衡量指标,验证了低信噪比的条件下,张量子空间信号参数估计算法要优于传统的矩阵子空间信号参数估计算法。
     

微小型GNSS-R测高仪测高精度评估及地面验证

GNSS-R是基于双基雷达散射机理的无源微波遥感技术,可同时接收多个镜面反射点的反射信号,实现海面高度、有效波高、海面风场、海冰等海态参数的宽刈幅探测。针对微纳卫星观测计划,研制国内首个星载微小型GNSS-R测高仪,开展外场实验,处理实验数据,采用基于本地码相关的Clean replica算法、干涉式互相关的Interferometric算法,根据曲线平滑算法对相延多普勒测图(DDM)曲线进行拟合,进而通过最大倒数点法(DER)、峰值半功率法(HALF)等镜点跟踪算法得到测高误差,对实验结果的预期和实测值进行分析,并提出改进方法。     

星载双面多波束相控阵GNSS-R海洋微波遥感器设计

为实现对多个海面区域覆盖,对星载全球导航定位系统反射信号(GNSS-R)海洋微波遥感器设计进行了研究。遥感器采用层叠式双面多波束高增益相控阵天线,通过在轨镜面反射点快速搜索和波束调度,接收北斗或GPS系统发射的直射信号和海面反射信号,经原始信号采样、时延多普勒相关功率计算等处理,为全球海面风场反演和海面高度测量提供高时效微波遥感数据。给出了系统指标和组成、工作模式,以及星载层叠式双面多波束相控阵天线、星载镜面反射点预测和星载GNSS-R高精度海面测高等关键技术及实现途径。仿真和计算结果表明:系统测高精度22cm,可满足系统指标要求。实际测高精度待飞行试验验证。     

基于RJ-MCMC的DS-CDMA信号扩频码与信息序列盲估计

针对非合作低信噪比环境下的DS-CDMA信号参数估计问题,在分析信号模型的基础上,提出一种基于可逆跳跃的马尔科夫链蒙特卡罗(RJ-MCMC)扩频序列和信息序列联合估计算法。该算法通过建立信号参数和用户个数的联合后验分布模型,迭代抽样得到待估分布的样本,并有效地在不同维数的子空间中跳转,从而构造一条马尔科夫链,使其平稳分布为待估参数的后验分布。仿真结果表明,该算法在功率相同和不同的条件下均能适应较低的信噪比,并且对不同的用户个数具有较强的适应性,同时算法的估计性能相对现有的方法也有很大的改善。     

基于径向基函数神经网络的空间碎片撞击模式识别研究

RBF 神经网络是广泛应用的神经网络之一,可应用于航天器空间碎片撞击损伤模式的识别研究。采用AUTODYN 仿真软件模拟产生高速撞击声发射信号,并随机提取其中部分信号,以信号幅值和撞击观测点等作为输入参数,以撞击速度作为输出参数,建立RBF 神经网络,实现对空间碎片撞击速度的反演及穿透模式的识别。实际证明该神经网络能在一定程度上有效反演弹丸撞击速度。     

天线噪声特性分析与阵列信号接收新模型构建

传统的阵列信号接收建模过程采用了各接收支路间的噪声互不相关的假设条件,但在低信噪比情况下的微弱信号检测中,实际应用与理论分析结果存在差异。针对这一问题,分析了阵列天线中各单元天线噪声的来源及相关特性,指出其中既有互不相关的热噪声,也存在具有相关性的外界环境噪声。以此为依据,构建了新的阵列信号接收模型,讨论了该模型在微波被动遥感成像与多通道互相关微弱信号检测中的应用及理论指导意义。这不仅加深了对通信、雷达、电子战等无线电接收系统中噪声特性的进一步认识,同时也为低信噪比情况下的阵列信号接收处理新方法研究提供了重要参考。