模糊决策在激光威胁告警等级中的应用

在激光告警设备获得了敌方激光信号的技术参数后,一般需要使用智能专家系统来判明激光的威胁程度,而模糊决策是智能专家系统的一个重要技术手段。通过分析激光信号的各个技术参数在表明威胁等级时的模糊性,提出了激光信号技术参数输入模糊化的方法,并建立了模糊决策的模型,对激光告警决策平台的研究提供了一个参考方向。     

星载激光测高仪回波信号仿真分析

为研究不同地形、地物对激光回波信号的变化状况和星载激光测高仪的实际测量精度等问题,文章采用计算机仿真技术建立了立体地物数字模型、激光脉冲数学模型和噪声信号模型;设计了针对光栅网格地形数据的激光回波近似算法,避免了三角面片的划分、面片间遮挡测试和消隐处理,简化了计算过程。对理想平面目标的激光回波仿真结果与理论结果一致。利用在Matlab环境下开发的仿真程序,对平面型、阶梯型和高斯起伏型3种典型地物模型进行了仿真实验,估算了星载激光测高仪对不同目标区域的实际测量精度。     

基于时频重排与WHT的多分量LFM信号识别

辐射源识别中多分量线性调频雷达信号在实际信号环境中广泛存在,对其进行识别尤为重要.由于多分量LFM信号有严重的交叉项,传统的基于Wigner-Ville分布的时频分析技术对其难以奏效,因此提出了一种基于时频重排与WHT的多分量LFM信号识别法.该法通过盲源分离提取各独立分量,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再对其谱图进行时频重排,最终利用Wigner-Hough变换识别各LFM分量.与WVD方法相比,实验结果表明,在低信噪比下能很好地识别多分量LFM信号.     

激光告警设备的组成和工作原理

介绍了激光告警设备的一般组成原理 ,根据收集到相关资料 ,整理出国外现有的三种常见的光谱识别型、成像型和相干型激光告警设备 ,并列举出国外典型设备 ,具有一定参考价值     

活动部位信号识别技术——活动多余物检测

通过试验研究提出了在多余物检测中识别活动部位信号的技术。用双换能器在相同采样条件下多次采集信号，根据两通道的信号最小时间差特征，能够识别活动部位信号。在弹上仪器的验证试验中证明了该技术的正确性与可行性。     

利用VxWorks Socket实现宽带数传信号接收与识别的试验平台

介绍基于VxWorks实时操作系统的宽带数传信号接收与识别试验平台的结构,在研究通用解调器CORTEXTCP/IP以太网接口通信机制以及VxWorks系统Socket通信协议实现方法的基础上,开发出数传信号接收识别部分与COR-TEX的通信模块,成功地将宽带数传信号识别、调制参数估计与信号解调三者融为一体。     

盲源分离技术的发展及应用浅谈

盲源分离是指在不知道源信号和传输信道任何先验知识的情况下,仅根据输入源信号的统计特性,通过观察信号恢复出各个独立源信号的过程。文章简要介绍了盲源分离的基本思想、概念及数学模型,并对目前在盲源分离研究中,几个关键问题取得的研究成果与进展进行了讨论。     

浅析激光干扰技术在重要交通设施防护上的应用

分析了重要交通设施在未来高技术局部战争中所面临的激光制导武器攻击威胁 ,针对攻击方式和攻击手段的变化 ,提出建立重要交通设施激光干扰防护系统的设想 ,以适应当前军事斗争的需要 ,做好重要交通设施的战备防护     

基于特征提取与统计的信号类型识别

针对空间电子对抗领域的截获信号类型识别问题,提出了一种基于特征提取与统计的非合作信号类型识别方法。首先,通过对瞬时频率和复包络模值特征进行统计,实现了信号类型的粗分类,接着,基于细微特征提取和比对,实现了信号类型的精确识别。仿真结果表明,当处理器输入信噪比高于11dB时,所提方法对8类信号的正确识别概率均超过90%。本方法处理复杂度较低,易于星上工程实现。     

星载激光高度计几何定位误差传播分析

星载激光高度计能够获取高精度的地面高程信息,可作为卫星光学遥感影像三维测图的补充。星载激光高度计的高程测量精度很高,但是平面精度较低。为了能够更有效的利用星载激光测高数据,需要研究星载激光高度计几何定位的误差源及其对定位精度的影响。文章从星载激光高度计几何定位模型出发,推导了星载激光高度计定位误差传播模型,得到影响星载激光高度计测高数据定位精度的主要误差源,并分析了各误差源对定位精度的影响,可以为星载激光高度计的设计和应用提供一定参考。     

分布式天线接收的混合通信信号盲分离

在非协作的通信环境中,由分布式接收天线构成的“虚拟天线阵列”信号模型与常规的盲源分离的典型模型有明显差异,导致现有的一些盲源分离的方法和算法难以适用于分布式天线接收的混合通信信号的分离。利用各源信号之间的统计独立性和通信信号的循环平稳性,提出了一种适合于分布式天线接收的混合通信信号盲分离的思想和实现方法。仿真实验表明,提出的方法能有效地分离出源信号。     

电子战威胁概念

电子战的本质是对威胁作出反应。电子战接收机用于检测、识别和定位威胁 ,电子战中的干扰则用于减轻这些威胁的有效性。从总体上看威胁 ,可将威胁进行分类 ,受到威胁的平台类别 ,与它们相关的信号 ,及对威胁采取的干扰措施。威胁实际上是一种攻击性设备和系统。从电子战角度 ,通常指与威胁系统相关的信号 ,所以常常把“威胁”确定为某种信号 ,或“犯罪”(sin)。我们常把威胁信号分成雷达和通信两类。其不同点在于雷达信号用于对位置、距离和速度的测量 ,而通信信号则指携带信息从一点到另一点。尽管它们的功能不同 ,但这两类信号却有相似的…     

飞行控制用激光陀螺的一种滤波方法

采用传统的FIR低通滤波器对激光陀螺输出信号滤波后会产生较大的时间延迟,使得滤波后信号难以满足姿态控制系统的要求.为了保证响应时间与导航精度均满足需求,本文研究了低阶FIR低通滤波器与自适应IIR陷波器相结合的滤波方法.理论仿真和试验结果表明,该方法可以有效的消除激光陀螺抖动偏频信号,同时能够显著缩短时间延迟,具有工程实用价值.     

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.     

激光陀螺的高频读出与自适应滤波方法的研究

针对三轴激光陀螺捷联惯导系统(LINS)中三个激光陀螺受各自抖动频率限制,读出频带不足且读出信号不同步,导致动态应用精度降低,研究并开发了一种新的环形激光陀螺(RLG)高频读出电路及信号处理方法。方案采用抖动角传感器获取RLG抖动输出结合原始输出信号构成闭环LMS自适应滤波器,通过DSP信号处理,同时用整周期采样的累积输出作补偿。给出了实现的原理框图和滤波算法。经测试,该方法提高了RLG的读出频带,解决了读出信号不同步的问题,并有效减小了RLG的输出信号噪声,提高了LINS的解算精度,为系统在高动态条件下,实现相关数据分析与误差补偿提供了前提和基础。     

一种新的频率调制雷达信号识别方法

频率调制信号广泛应用于现代雷达中,针对此类信号的调制方式识别问题,提出了一种新的识别方法.该方法首先提取信号的二次相位函数(QPF)脊线,然后根据脊线的线性拟合误差将信号分为两类,最后分别通过Radon变换和曲率半径识别出信号的具体调制类型.仿真表明,该方法具有良好的抗噪性和较高的识别正确率.     

自适应光学技术在欧美激光通信地面站应用现状

自适应光学技术是提高激光通信地面站单模光纤耦合效率、增加接收信号信噪比、提升激光通信可靠性的一种重要手段。对欧美将自适应光学技术应用于激光通信地面站的情况进行了详细阐述与分析，主要内容包括自适应光学系统的组成、参数和部分实验结果，为激光通信地面站及其自适应光学系统的设计提供有益的参考。     

不断发展的无源定位技术

无源定位技术是电子战领域中一个重要组成部分 ,在反隐身、反预警和抗反辐射导弹方面的作用日益突出。介绍了利用外辐射信号和利用自身辐射信号对目标进行无源定位的发展情况     

深度学习技术在空间激光通信中的应用

与射频通信相比，空间激光通信具有传输速率高、保密性能强、终端功耗低等优点，目前已成为当前通信领域的一个研究热点。同时，空间激光通信也面临着一些严峻的技术挑战，如大气湍流导致空间激光通信的信道情况十分复杂，复杂的信道会引发信号光强度起伏剧烈，信标光跟踪与瞄准困难，接收端的信号光场波前畸变严重等。为了提升空间激光通信在复杂信道环境中的性能，学者们将深度学习技术引入到空间激光通信系统中。多项研究表明，深度学习在空间激光通信的诸多方面表现出了优越的信息处理能力。对近年来深度学习技术在空间激光通信信号处理与检测，信标光捕获与跟踪以及波前畸变探测与校正等方面的应用做一全面梳理，并对用于空间激光通信的深度学习技术的前景进行展望。     

一种语音信号欠定盲分离的新方法

文章提出了一种语音信号欠定盲分离的新方法,引入了一种伪提取矢量的概念,并通过在信号采样点处选取对应的伪提取矢量,以恢复取值占优的源信号采样点的值,来实现欠定盲源分离。通过将该方法与传统的基于线性规划的欠定盲源分离方法分别仿真表明:文章所提出方法由于在信号的各采样点处无需优化,因此大大提高了信号分离的速度,语音信号的分离速度比基于线性规划的方法快数倍。