基于小波变换的LFM信号的线性度测量

线性度的测量对于衡量LFM信号的技术指标具有重要意义,介绍了一种线性调频信号的数学模型,分析了小波算法的原理、小波函数和参数的选取以及小波算法的特点,提出了将小波变换应用于LFM线性度测量中的方法。     

基于压缩感知的单脉冲雷达欺骗干扰机研究

欺骗干扰是一种常用的雷达干扰技术,提出了一种对抗单脉冲雷达的欺骗干扰机设计新方法。在分析欺骗干扰信号特性基础上,基于压缩感知(CS)框架和数字射频存储(DRFM)技术,根据线性调频(LFM)信号在分数阶傅里叶域的能量聚集特性,设计了压缩感知框架下的DRFM以产生角度欺骗干扰信号;通过控制干扰信号强度产生角度拖引和闪烁干扰以实现对单脉冲雷达角度跟踪的有效干扰。仿真实验结果表明,干扰机能够产生良好的角度欺骗干扰信号,通过干扰信号强度控制能够产生稳定的角度拖引和闪烁干扰。     

平飞模式机载双基地SAR动目标检测方法

提出了一种平飞模式机载双基地SAR地面慢速运动目标检测和参数估计方法.考虑到双基地SAR系统的特点,采用分数阶傅里叶变换(FrFT,Fractional Fourier Transform)技术对动目标进行聚焦,以提高动目标的信杂比.同时结合多通道杂波抑制干涉技术,进一步抑制地杂波并实现动目标参数的精确估计.从双基地SAR的空间几何模型和回波信号入手,推导了杂波对消时收发雷达载机所需满足的飞行条件和慢动目标参数估计的方法.最后通过计算机仿真,验证了该算法的有效性.     

基于线性调频波的有源对消隐身仿真及分析

有源对消隐身技术由于其适用性广、灵活主动及不破坏目标外形等特点而受到重视。针对其技术要求中的快速反应、延时较短的特点,提出了一种基于线性调频（LFM）波的对消系统方案。该方案对入射波采样后进行相位和频率的调制,然后直接转发,使其匹配滤波输出与原入射波的回波输出进行对消;探讨了有源对消技术的电磁学原理并以理想导电无限长圆柱为散射源,对平面波与柱面波的对消效果进行了仿真验证,得出不同视角、平面波与柱面波的夹角都会对对消效果产生影响的结论,且在两列波夹角为0°时达到最佳;推导了进行相位与频率调制的对消后信号输出公式,并利用MATLAB对其进行了仿真验证,结果表明,对消后输出信号峰值由时延脉宽之比决定,带宽对输出信号主峰的宽窄程度有直接影响。      

调频引信谐波时序检测抗干扰方法及实现

针对调频（FM）引信抗干扰能力差的问题,提出了调频引信谐波时序检测抗干扰方法,利用弹目交会过程中谐波时序特征,提高了调频引信抗调幅（AM）、调频和扫频干扰能力;设计了基于快速傅里叶变换（FFT）的调频引信谐波提取方案,通过对差频信号进行FFT获得谐波幅值,与现有谐波定距调频引信通过带通滤波器（BPF）获得谐波幅值相比,在保证同等定距精度的前提下,可以灵活选取谐波次数和谐波通道,利用谐波时序性提高调频引信抗干扰能力,同时易于实现炸高分挡。仿真及实测结果验证了本文方案的可行性,调频引信抗干扰成功率由16.7%提高到90%以上。      

一种基于FFT的Galileo搜救信号频域检测方法

Galileo搜救系统是全球卫星搜救组织(COSPAS-SARSAT)的一部分,搭载于Galileo导航星座,能对遇险用户发出的求救信号进行定位并实施救援。经卫星转发的搜救信号信噪比很低,能否在低信噪比条件下完成卫星信号的检测对搜救系统的正常工作至关重要。为了解决这一问题,文章提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)运算的频域检测方法,通过理论分析和仿真验证可以看出,这种方法能有效地实现低信噪比条件下的卫星下行信号检测。     

基于信道复用方法的GNSS共视信号模拟

全球导航卫星系统（GNSS）共视（CV）技术应用中需要对GNSS共视信号进行模拟仿真,可以降低对共视接收机和共视算法进行测试过程中的成本。为此,提出了一种基于信道复用方法的GNSS共视信号的双路信号模拟方法。首先,对GNSS共视技术原理进行了分析。然后,根据GNSS直射信号的模拟思路,设计了基于GNSS直射信号模拟器的GNSS共视信号模拟方法,对共视信号传播过程中可能产生的误差进行了分析。最后,对零基线、短基线、长基线3种场景下仿真的共视信号,以及实场采集的试验数据进行了验证分析。验证的结果表明,仿真的GNSS共视信号定位准确,定位精度在米级;共视比对结果均方根值（RMS）精度优于12 ns,可以进行共视法时间传递,证明了提出的共视信号模拟方法能够有效地用于GNSS共视信号生成。对GNSS共视信号模拟器、共视接收机的研制和共视算法的研究具有一定的理论参考意义和实际应用价值。      

基于瞬时相关频域检测的复合调制引信定距方法

为了实现混沌调相与线性调频复合调制无线电引信对不同散射特性的地面目标的精确定距功能,提出一种基于瞬时相关频域检测的复合调制引信定距方法。在时域瞬时相关处理之前,对本地预设混沌码与目标回波信号以码元宽度为采样周期进行同步采样;为减小目标回波幅值对定距方法的影响,以二维快速傅里叶变换（2D-FFT）提取目标的距离、速度信息,以相关窗位置、谐波包络主瓣位置、稳定的多普勒频率3个特征量作为定距依据,从频域角度进行精确定距。仿真结果表明:所提方法的判定结果只与目标信号信噪比有关,而与信号幅值具体大小无关;所提方法可在-28 dB的极低信噪比条件下实现复合调制引信对不同散射特性地面目标的精确定距功能。      

基于EEG信号特征的脑力疲劳快速检测方法

空间站飞行过程中航天员容易产生脑力疲劳,其是影响作业效率和引起失误的主要因素。为此,研究人体脑力疲劳的快速检测方法,将有利于保障在轨运行安全。脑电波(EEG)的特征变化能够反映出大脑疲劳状态,但现有EEG方法分析脑力疲劳时需要多个导联的信号,这严重限制了其在空间站环境中的实际应用。通过地基实验,采用36 h睡眠剥夺的方式成功诱发出45名受试者的多种脑力疲劳状态。针对EEG信号的非平稳性,设计的8层db4小波变换结构,有效分解出了δ、θ、α和β脑节律波。先使用方差分析( ANOVA)和Logistic回归筛选出脑力疲劳敏感特征,再依据脑力疲劳敏感特征数量进一步筛选出脑力疲劳敏感导联,应用6个敏感导联的特征分别构建了随机森林回归模型。加权融合6个导联处的回归模型,形成脑力疲劳快速检测模型,其平均精确率高达85.25%。      

基于时延的高精度泄漏点超声定向检测方法

针对当前气体泄漏点检测定向精度低的情况,提出一种基于时延的高精度超声检测方法.该方法利用3个呈等边三角形分布的超声传感器接收由泄漏点产生的超声波,根据3路信号的相对时延值确定泄漏点的方向.为克服采样间隔对时延估计精度的限制,采用基于三次样条插值的时延估计算法估计信号时延值,并对不同核窗长度下的各100组实验数据的时延值进行误差统计,得到其均方差并与其Cramér-Rao下界比较,发现二者的变化趋势具有良好的一致性.在此基础上研究了时延值均方差,超声传感器间距和泄漏点距离对定向精度的影响.结果表明:定向误差随时延值均方差增大而增大,随超声传感器间距增大而减小,随泄漏点距离增大而增大;定向精度比单超声传感器检测方法提高7 ～10倍.     

基于DFT的正弦波初相估计算法及误差分析

提出一种基于DFT(Discrete Fourier Transforms)频谱相位信息的正弦波初相高精度估计方法.该方法通过截取正弦波的两段长度不同的离散序列,利用它们的DFT系数来消去正弦信号的频率项,从而估计其初相.同时,给出了在高斯白噪声背景下,利用该种方法进行正弦波初相估计的均方根误差计算公式,此公式表明了均方根误差与信噪比及FFT(Fast Fourier Transforms)长度之间的关系.并以此均方根误差最小化为目标,对该估计方法进行了优化改进,得到方法中参数的最优选取方案.选择最优参数的过程即是对以均方根误差最小为目标的整数规划问题的求解过程.应用Monte Carlo仿真,将改进后的算法的性能与已有的几种典型算法的性能及Cramer-Rao下限进行了分析比较,并验证了所推导的均方根误差计算公式的正确性.      

一种基于信号合成的无线电干涉测量方法

针对后续深空探测任务更高测量精度需求,文章提出了一种基于信号合成的无线电干涉测量方案,并对方案性能进行了理论分析;结合目前主流信号合成算法,提出了一种基于相位补偿的Sumple算法,该算法不仅合成效率高,且合成信号与参考信号具有相同的相位特性,这是天线组阵技术应用于无线电干涉测量的前提;利用相控阵天线试验数据和DOR信号仿真数据对合成方案和合成算法进行了验证,结果表明信号合成处理可以提高无线电干涉测量时延估计精度,这在深空探测任务中具有重要意义。     

基于观测器的传感器故障检测与信号重构方法

针对含未知有界干扰输入的线性系统进行传感器故障检测研究.通过对输出信号进行非奇异线性变换,将传感器故障等效转化为执行机构故障,提出对干扰具有鲁棒性、对故障具有敏感性的残差生成方法,设计滑模观测器进行残差估计,实现对传感器故障的检测,得到对传感器故障信号的精确估计,并实现对传感器信号的重构.基于飞机纵向小扰动模型,对于传感器的缓变偏差、突变偏差、完全失效和反相等故障的信号重构仿真结果都表明了该方法的有效性.     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

基于无监督学习和粒子滤波的非视距信号检测

全球卫星导航系统(GNSS)是目前应用最广泛的定位技术,研究城市峡谷中的定位问题时,由于高楼大厦的阻塞,仍存在非视距传播导致的性能退化问题。为此,提出了无监督学习粒子滤波(UL-PF)算法。在卫星信号分类阶段,使用核k-means聚类的无监督学习分类方法,在定位阶段,使用通过聚类算法优化的粒子滤波方法。所提算法考虑了采样粒子在状态空间分布中的内在相似性,探索在每个聚类中选择一个粒子作为重要粒子,利用时间序列相关技术提高重采样粒子集的多样性。实验表明：在城市场景中,所提算法的平均定位精度从传统算法的15 m提高到约5 m,收敛时间从500 s缩短到200 s左右。     

基于β似然函数的参数估计方法

分布参数估计是可靠性数据分析的手段,用于研究产品可靠性的变化规律及评估产品的可靠性水平。使用寿命试验中产品可靠度所服从的β分布评价可靠度估计值的合理程度,认为可靠度估计值在β分布中概率密度较大的更合理,给出了一种评价可靠度函数估计好坏的β似然函数,探讨了使用该函数进行分布参数估计的β似然估计方法,通过仿真验证了该方法在指数分布和威布尔分布下的适用性,并给出了应用实例。本参数估计方法理论依据充分,适用于各种分布类型,估计结果合理可信。极大似然估计方法以样本在待估分布中的概率密度作为评价准则,与之不同,本方法以累积发生比例的估计值作为评价准则,更适用于可靠性、生存率等关注事件累积发生比例的场合。      

基于FD的微小型姿态系统的姿态估计算法

分别利用微惯性测量单元(MIMU,Micro Inertial Measurement Unit)中的3个加速度计与3个陀螺仪对载体的姿态角进行估计,同时,搭建捷联惯性导航系统,建立姿态误差方程,使用卡尔曼滤波估计载体姿态误差角.构造残差及统计量,利用状态残差检验的故障检测方法,对载体的运动状态进行分离,判断加速度计估计出的姿态角的可用性,对姿态角进行融合.既保证了姿态估计系统的动态性能,又提高了估计精度.由于使用微电子机械系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)惯性器件,使得姿态估计系统的体积小、重量轻、造价低,特别适于微小型载体使用.      

基于特征点识别的头部姿态计算

为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统.