多径信道下基于恒模算法的遥测信号盲均衡

运载火箭在塔架静态测试时易受多径衰落影响,导致遥测信号产生码间干扰。本文对PCM-FM体制遥测信号的多径信道使用恒模算法(CMA)进行盲均衡研究,针对遥测信道中的码间干扰展开理论分析和Matlab仿真,并搭建盲均衡功能测试平台开展实验验证。结果表明:CMA收敛速度高、误码率低,对多径干扰具有较好的鲁棒性和实用性。     

一种基于MSE变换的变步长恒模盲均衡改进算法

分析了军事通信中传统恒模盲均衡算法(CMA)的基本原理,并针对此算法收敛速度慢、收敛速度与稳态剩余误差之间存在矛盾的缺点,提出一种改进的变步长恒模盲均衡算法(VASCMA).理论分析和实验仿真证明改进后的算法较传统算法具有更好的收敛效果.     

间歇采样重复转发对雷达恒虚警检测性能的影响分析

作为一种新型相干干扰,间歇采样转发干扰可以获得雷达脉冲压缩增益,对雷达系统构成了很大的威胁。针对采用线性调频脉冲压缩和单元平均类恒虚警检测的雷达系统,在分析了间歇采样重复转发压制干扰原理和雷达恒虚警检测的工作原理的基础上,理论分析推导了不同间歇采样占空比、转发增益和不同的噪声功率背景条件下重复转发干扰在真实目标CFAR检测区间的能量。通过分析信号能量、噪声能量和干扰能量之间的关系,推导了不同干扰参数下CFAR检测器的信噪比。研究结果表明,在重复全转发这种干扰样式下,采样频率、占空比均是影响影响检测器的重要参数,当优化参数配置,使得转发能量尽量位于检测单元内时,有相对理想的对抗效果。     

基于对角加载的机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

研究了基于自适应匹配滤波(Adaptive Matched Filter, AMF)的机载MIMO雷达目标检测问题。针对参考单元数据不足对MIMO\|AMF检测器性能的影响,提出了基于对角加载的MIMO雷达AMF(MIMO\|LAMF)检测器,并对其检测性能进行分析,给出虚警概率和检测概率的闭合表达式。该检测器利用机载MIMO雷达杂波子空间低秩的特点和对角加载技术,解决了因参考数据不足所引起的矩阵病态问题。为了减少MIMO\|LAMF检测器的运算量,在分析杂波协方差矩阵块对角化特性的基础上,给出一种简化MIMO\|LAMF检测器。理论分析和仿真结果都表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,检测性能优于MIMO\|AMF检测器。
     

机载MIMO雷达自适应匹配滤波检测器

针对机载MIMO雷达在未知统计特性杂波时的目标检测问题,首先提出自适应匹配滤波检测器(MI-MO Adaptive matched filter,MIMO-AMF),利用MIMO雷达的空间分集特性提高检测性能,并推导出检测概率和虚警概率表达式.然后,基于MIMO雷达杂波协方差矩阵的块对角特性,给出一种简化MIMO-AMF检测器,大大减小MIMO-AMF的计算复杂度,同时降低对参考单元数目的要求,并在只有两个接收雷达单元的情形下,推导出简化AMF检测性能的表达式.结果表明,上述两种检测器相对于杂波协方差矩阵都具有恒虚警特性,能够在未知杂波背景下有效的检测目标.     

自主学习干扰观测器驱动的重复使用运载器再入段滑模控制

针对重复使用运载器(RLV)再入段的姿态控制问题,设计一种具有自主学习干扰观测器(SLDO)的滑模控制器。基于奇异摄动理论及时标分离原则,将RLV的姿态动力学方程划分为外环和内环子系统。根据RLV再入段模型不确定性和外部干扰均随时间变化、不可忽略且无法预知边界等特点,结合2型模糊神经结构、误差反馈学习架构以及滑模控制(SMC)理论,提出一种新型在线自主学习干扰观测器。设计基于SLDO驱动的多元超螺旋滑模控制器,完成对再入段姿态的跟踪。最后,针对6自由度RLV模型进行了仿真分析,仿真结果证明了控制方法的有效性以及鲁棒性。     

一种基于Bump-Jump的BOC(1，1)信号码跟踪方法

BOC调制方式使Galileo信号与传统GPS中的BPSK信号相比有着良好的抗多径和抗单频干扰特性,但由于其自相关函数的多峰值性,会带来跟踪误锁问题。文中以BOC(1,1)信号为例,详细介绍Bump-Jump跟踪算法的传统设计思想,并在此基础上提出一种新的利用鉴别器实现误锁判断的码跟踪方法,且在现有的Galileo软件仿真平台上进行验证。实验结果表明,方法能有效地减少误锁,使码跟踪环路正确地跟踪主峰。     

应用星载多波束调零天线进行跳频跟踪干扰抑制

本文将多波速调零技术与跳频技术相结合，提出了一种新的基于线性约束差分恒模算法的跳频跟踪干扰抑制方案。该方案干扰抑制速度快，对系统误差不敏感，能对快速跟踪干扰进行有效抑制。     

基于CFAR检测的SAR噪声干扰效果评估方法

在研究美国林肯实验室的SAR恒虚警(CFAR)自动目标检测方法的基础上,分析了CFAR目标检测技术在不同噪声干扰强度下检测概率的变化情况,并结合图像相关性分析得出一种改进的基于CFAR检测技术的SAR噪声干扰效果评估方法.     

一种采用自动筛选技术的鲁棒恒虚警检测器

本文基于有序统计（ＯＳ）和筛选平均（ＣＭ）提出了一种新的恒虚警检测器，它采用ＯＳ和ＣＭ方法来产生局部估计，再采用二者的平均值作为对杂波功率水平的估计，并应用了文献［５］提出的自动筛选技术，在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下，本文推导出了它的Ｐｆａ、Ｐｄ和度量ＡＤＴ的解析表达式，并与其它方案进行了比较。分析结果表明，它对均匀背景和多目标环境均具有适应性，尤其是在多目标引起的非均匀背景场合中，它呈现较好的锝棒性，它的性能与ＯＳ相比有较大的改善，并且它的样本排序时间不及ＯＳ、ＣＭ的一半。