基于FPGA的可控量程智能传感器

为了更加准确的测量数据,减小测试误差,保持传感器高灵敏度的输出,本文提出了一种基于FPGA控制的多量程智能传感器,它是利用量程自动切换技术结合传感器、FPGA控制器、接口技术及数据传输等相关技术,使传感器能够根据振动信号的幅值自动选择最佳的测试量程。经试验测试验证,该传感器量程切换处的门限值误差为1.7%,具有良好的测量精度。     

利用瞬时频率提取雷达辐射源特征的新算法

介绍了一种新的雷达辐射源特征提取算法,该算法首先通过伪维纳分布寻找一个随时间变化的最佳窗,基于该窗精确估计信号的瞬时频率,从瞬时频率估计中,可以识别出相位编码信号,然后对于不同的编码类型,利用所估计的瞬时频率,提取瞬时频率的自相关的主瓣峰值和最大旁瓣值的比值作为识别特征.仿真实验证明该算法提取的特征值可有效识别不同体制的雷达信号.     

船载数字跟踪接收机自动校相新算法研究

目前船载数字跟踪接收机的自动校相算法存在一定的缺陷,为了弥补这些缺陷,提出一种新的自动校相算法,即利用解调出的角误差信号直接计算出和差通道相对相移值。针对船站特殊校相体制,重新设计优化相位修正单元,并对算法的可行性进行分析。理论分析和实验数据表明,新算法校相精度满足要求。     

用自适应INS、单脉冲MUSIC和STAR（AIMS）进行目标瞄准

利用目标信号估计目标角度会受到主波束干扰的影响，解决该问题的一个办法就是综合多个传感器的数据。自适应单脉冲多信号分类（MUSIC）算法可以在干扰中区辨出目标方位角估值和俯仰角估或真实频谱。但在进行目标识别和分类时，仅依靠这种算法不能得到理想的误差概率。通过综合综合导航系统（INS）和单脉冲雷达的方位与俯仰信号，能提高精确检测目标位置的概率。设计AIMS算的目的是进行目标瞄准，并综合自适应INS系统、四孔径单脉冲雷达和空时自适应信号处理器的信号。自适应INS系统不断测量地基目标的位置变化；四孔径单脉冲雷达用MUSIC算法自适应地降低主波束干扰，实现可靠的角度估计；空时自适应处理机（STAP）则将目标从杂波中分离出来。结果表明，AIMS算法有效地综合了传感器数据。并提出了识别正确目标信息的效率。     

基于韦尔奇功率谱的雷达辐射源信号识别

应用韦尔奇功率谱原理提取信号识别特征参数,根据提取出的参数特点设计信号识别流程模型。从多种信号中检测识别线性调频信号、相位编码信号、频率编码信号。分析了特征的适用范围和信号环境。仿真分析该特征提取算法和识别方法的可行性。     

微计算机自动处理和识别X光片上焊缝缺陷的研究

本文采用微计算机图象处理系统对Ｘ光片上焊接缺陷进行了自动处理和识别的研究。设计了加权模块数字滤波器，有效地消除了图象噪音。提出了“选择线性放大”方法，扩大了图象缺陷部分灰度的对比度。利用Ｘ光图象灰度的双峰分布特征，实现了“谷点”自设门坎值的画象二值化自动处理方法。 本文根据微计算机和Ｘ光图象特点，设计了“双树枝状”多级分类识别系统。并研究出 “缺陷边缘自动跟踪”、“缺陷边缘光滑程度度量”、“缺陷几何形状测量”等图象特微函数提取技术，成功地提取了自动识别焊缝缺陷所需的特徵。 经试测，本系统能可靠地自动识别气孔、夹渣、裂缝、未焊透等各类焊接缺陷，以及多个、多类缺陷的同时识别，并可在ＣＲＴ上显示和打印机上打印识别结果。图象处理和识别的全过程为１４秒。     

基于遥感影像的油罐自动检测算法

油罐自动检测和识别对于大比例尺、自动／半自动计算机制图具有重要的意义。提出的油罐检测算法利用改进的随机Hough变换（RHT），改进的Canny算法和模板匹配算法，不仅在识别率上有较大的提高，同时也缩短了检测时间，并解决了油罐识别中模板匹配模板选择问题，降低了RHT计算复杂度。通过实验证明，采用本文提出的油罐自动检测算法识别率优于80％，满足了75％的指标要求。     

基于AD7545和AT.89C51的波形发生器的硬件系统设计

论文通过对可产生任意波形发生器硬件系统的设计,提供了利用AT89C51和MATLAB的仿真功能,将希望得到的波形信号在MATLAB中完成信号的产生、抽样和模数转换,并将得到的数字波形数据存放在数据存储器中,通过单片机对AD7545的控制,进行A／D转换和放大处理后,得到所需的模拟信号波形的设计方法．     

用鲁棒算法使宽带雷达信号与目标实现最佳匹配的目标识别新方法

介绍了一种采用耦合振荡器阵列进行宽带雷达信号传输的新方法。这种方法表明振荡器阵列的总体输出是一种能够与特定方位目标匹配的灵活信号。此外，还介绍了一种新的基于相关矩阵本征向量的鲁棒算法，用此算法可以使耦合振荡器阵列产生的信号与目标在有限方位范围内实现匹配。因为雷达不能够精确估计真实目标的方位，所以具有这种性能是很重要的。在这种用于雷达目标识别的新方法中，在估计了未知目标的近似方位后，依次合成并向目标发射了大量与不同潜在目标相匹配的各种波形。这样，后向散射信号的最大峰值功率就会标明出目标的身份。计算机模拟表明这项技术对附加噪声和方位角不定性尤其有效。     

采一维高距离高分辨率雷达的时间紧要运动目标自动目标识别

由于聚焦运动目标本身的困难给运动目标合成孔径雷达（SAR）成像和自动目标识别（ATR）带来了严峻的挑战。因此，运动目标的自动目标识别（ATR）最近引起了人们极大的关注。距离高分辨率（HRR）雷达模式通过多普勒波滤和杂波抑制形式显著地提高了目标与（杂波加噪声）（T／（C＋N））比的聚焦HRR轮廓像，提供了一条运动目标识别的途径。HRR和ATR的目的是实现并评估推广的工作条件下表现出稳健性的算法。采用了运动与静止目标捕获和识别（MSTAR）数据库的子集对基于模板的一维ATR研究了设计和性能。由于不能得到具有充分的统计意义的地面运动目标数据库，在仅采用距离维图像识别目标时，采用这种方法作为评估地面目标的可区辨性的间隔性中间步骤。本文概括数据、算法、性能结果并提出了建议。     

基于宽带模糊函数的DS/FH信号性能分析

引入直扩/跳频(DS/FH)混合扩频技术可以增强航天测控系统的电子对抗能力。推导了DS/FH混合扩频信号的宽带模糊函数表达式。通过分析得知,随着载波频率的增加,信号时长的变化对模糊值的影响减弱,宽带和窄带模糊函数间的差异减小,但在接收信号的处理中仍需考虑对信号时长变化的匹配。数值仿真分析了DS/FH信号波形在不同增益分配下的分辨率、精度、旁瓣抑制及抗干扰等性能。结果表明在一定的增益分配下,该波形具有接近理想的图钉型模糊图,适当增加跳频增益可以获得更好的分辨率和抗干扰性能。     

基于TMS320C5402的CVSD编解码实时实现

本文讨论了连续可变斜率增量调制（CVSD）语音编解码算法的原理及其特点，并在MATLAB中进行了仿真，结果表明，选择合适的量阶初值，量阶能够自动地随输入信号平均斜率的大小而连续变化，解码后的输出能够很好的逼近原始输入语音信号。最后，讨论了连续可变斜率增量调制算法（CVSD）在TMS320C5402实时实现过程中软、硬件的设计。     

导弹自动目标识别技术发展及应用研究

介绍了自动目标识别(ATR)技术的发展现状、自动目标识别技术采用的算法技术、实现算法的硬件技术和模板匹配技术;分析了自动目标识别系统的各种关键技术,提出了应用自动目标识别技术的对策和建议.     

基于混合神经网络的无线电信号自动调制识别

随着无线电信号数据海量增加，复杂电磁环境下面临着未知威胁和目标侦察识别复杂度高的问题，本文针对未知无线电信号的特征提取任务，设计了一种混合神经网络以提高目标无线电信号的识别能力。先通过胶囊神经网络对未知信号的空间信息进行提取，再进一步运用门控循环单元提取信号在时间上的特征信息。设计混合网络模型将信号的时间和空间特征相结合，提高对目标信号的分类精度。通过RML2016.04C调制信号数据集，验证了混合神经网络的识别性能。结果表明:当信噪比为6 dB时，混合网络模型对多种不同调制信号的分类精度大于95%。因此，本文所设计的混合神经网络能够有效对不同调制信号进行准确分类。     

时差定位型卫星铷钟的双钟热备份设计

针对传统星载铷钟备份设计中对铷钟状态判断不准确和主备切换时输出信号不稳定的不足,在分析时差测算铷钟指标原理和频率信号切换方法的基础上,提出了一种适用于时差定位型卫星铷钟的双钟热备份设计,通过GPS时差测算铷钟频率性能指标,以及无扰切换设计实现频率信号的稳定输出。地面试验表明,铷钟的准确度和稳定度指标测算误差小于5%,频率输出信号在切换时连续稳定,无突波干扰。研究结果可以为后续定位型卫星和导航卫星的高精度时频系统设计提供参考。     

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。     

基于超快精密星历的空间信号完好性监测算法

针对北斗卫星导航系统空间信号完好性监测问题,提出一种新的基于超快精密星历的空间信号完好性监测(UPSIM)算法。通过将超快精密星历与广播星历之差映射到用户方向求取空间信号监测阈值,建立了数学模型,并采用北斗卫星导航系统超快精密星历进行了算法验证。实验结果表明,采用UPSIM算法可以实现接收机端空间信号完好性的实时监测和预测,并有效识别卫星空间信号故障。     

复杂环境下少样本域自适应雷达RD智能识别技术

针对复杂电磁环境下，传统基于雷达回波的目标识别方法定位精度差和识别能力不足的问题，以典型海背景环境下的雷达时频二维像目标为研究对象，提出了复杂环境下少样本域自适应雷达智能RD识别技术，通过设计基于分离注意力的偏移区间配准目标识别算法架构，实现了对目标的精确定位和识别，同时设计了域自适应技术对源域和目标域进行特征配准，解决少样本条件下算法场景适应性不足的问题。通过在雷达回波仿真数据和真实数据上对算法测试验证，取得了较优的结果，证明了该算法的有效性。     

考虑跟踪性能约束的近空间飞行器控制器设计

针对一类可变后掠角的近空间飞行器(NSV)指令跟踪问题，考虑其受到外界扰动及参数不确定的影响，同时考虑系统的跟踪性能约束及姿态角速度约束，提出了一种基于模糊系统的切换控制器设计方法，确保系统在扰动影响以及给定约束下能够对给定信号进行稳定跟踪。建立了包含未知扰动及不确定项的近空间飞行器非线性切换模型；通过设计模糊系统对系统所受的总干扰进行实时估计，并基于反步法进行了切换控制器设计，在控制器中对干扰进行补偿；通过公共Barrier Lyapunov方法对系统稳定性及动态性能进行了分析。数值仿真算例校验了所提出方法的有效性及优越性。     

基于双量程推力传感器的精确测力技术

针对双量程推力传感器在使用中测试精度低的问题,结合传感器固有特性,开展了传感器动态特性分析及误差补偿方法的研究。通过有限元分析和力锤冲击试验,结合结构分析获得了双量程力传感器等效二自由度和三自由度动力学模型。利用近似求积数值法对冲击力试验输出信号进行补偿,获得了接近标准信号的测试结果,对该补偿方法进行了有效性验证。结果显示:本方法对发动机试验的推力信号进行了补偿,推动了单室双推力发动机推力的精确测量,为双推力发动机的推力测试提供了有效途径。