设计参数对幂次乘波体纵向静稳定性的影响

为实现幂次乘波体的纵向静稳定设计,对幂次体激波面后流线的“凹凸”特性与设计参数之间的关系进行了研究,并以此为依据,通过数值计算的方法得到了设计参数与幂次乘波体纵向静稳定性之间的关系。结果表明：幂次体激波面后的流线由“内凹”和“外凸”两部分组成;设计参数c越大、n越小、设计Ma越大、前缘点布置的越靠前以及乘波体长度L越长,流线的“外凸”段所占比例越大,由此得到的幂次乘波体纵向也就越稳定;此外,在其他设计参数确定的情形下,前缘线形状的改变并不影响乘波体的纵向静稳定性。     

高超声速飞行器的多幂次滑模控制

针对高超声速飞行器巡航飞行中存在的模型参数不确定和外界干扰的问题,提出一种基于多幂次趋近律的滑模控制方法。首先,通过精确反馈线性化实现了高超声速飞行器速度和高度子系统的解耦;其次,设计了基于多幂次趋近律的滑模控制器,通过三个幂次项系数针对系统趋近滑模面的不同阶段进行调节,可显著提高系统收敛速度,并采用线性扩张状态观测器实现对模型不确定项和外界干扰的精确估计和补偿,可大幅增强系统的扰动抑制能力;然后,通过Lyapunov稳定性理论证明了系统可快速收敛到平衡点附近的邻域内。仿真实例验证了所设计方法的有效性。     

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。     

一种改进的语音端点特征检测方法

通过对普通话语音时域及频域特征的分析,得出一种在较低信噪比条件下能有效检测出语音端点的自适应改进算法。该方法以汉语普通话语音的两个有效子带能量及高频子带能量与过零率的积为门限,并可根据语音信号自适应更新门限值,从而实现自适应端点检测。仿真实验表明,该方法在较低信噪比时,误检率明显低于传统的基于能量的域值法,是一种高效、适应较强背景噪声环境下端点检测的有效方法。     

自适应变结构控制的切换函数研究

根据自适应变结构控制的基本思想 ,推导了滑模到达条件 ,并提出了切换线斜率的三种变化规律 :线性规律、幂次规律和指数规律 ,设计了相应形式的切换函数。最后 ,通过仿真实例对各种切换函数进行研究 ,仿真结果说明 :采用二次幂规律控制效果最佳。     

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。     

基于可逆跳MCMC的AR模型阶次判定及其在陀螺漂移预测中的应用

为消除传统方法在样本数较少时确定模型的不足,提出了一种在贝叶斯准则下将可逆跳MCMC法用于AR模型的阶次估计,以抽样的方法解决AR模型对时间序列拟合时的阶数不确定问题。给出了阶次估计算法的公式和步骤。仿真试验和某陀螺漂移模型估计的结果表明,该法预测结果与实际较为吻合。但为进一步提高预测精度,还需研究平稳性和初始状态的影响。     

关于星载光学遥感相机信噪比指标的讨论

星载光学遥感相机信噪比是仪器的一个非常重要的性能指标,信噪比的大小对测绘高程定位精度有很大影响。文章通过计算机仿真实验定量研究了光学遥感相机信噪比与测绘卫星高程定位精度之间的关系,包括三维地物模型建立与模拟成像、特征点提取与匹配、高程值计算等。实验结果表明在计算机仿真得到的理想图像中,当图像调制传递函数值为0.15时,信噪比应大于35dB才能满足测绘高程定位精度的要求。考虑到遥感相机在轨运行时大气和真实场景的影响,光学遥感相机信噪比应大于40dB。     

应用于中继卫星通信系统的16QAM-TCM技术研究

网格编码调制技术可以在不改变信息传输频谱带宽的条件下,改善信噪比,减少发射功率,降低误码率,其实现的方法是分割星座图形成子集,逐步增大星座图中信号点之间的最小欧氏距离。本论文在项目组自研的中继卫星通信系统仿真平台上,仿真了8PSK与16QAM-TCM两种调制技术的解调性能,仿真曲线反映了误比特率需求与所需信噪比之间的关系。仿真结果表明：① 在理想信道条件、I/Q（Inphase/Quadrature, 同相/正交）幅相不平衡、幅频特性、群时延、相位噪声、功率放大器饱和点条件下,假设误比特率需求为1E-7,16QAM-TCM技术的信噪比需求与8PSK调制技术的信噪比需求相比,分别可节省8.85 dB、9.04 dB、8.45 dB、10.2 dB、8.5 dB、14.6 dB的信噪比;② 在非线性信道条件下,当信噪比增大时,8PSK调制技术的误比特率在1E-3数量级附近波动,不再变化;③ 假设需求的误比特率为1E-7,16QAM-TCM调制技术非线性信道信噪比仿真值与理想信道信噪比仿真值相比,损失了4.8 dB。     

Bayes修正幂验前方法在制导精度评定中的应用

如何合理有效的利用验前信息,是小子样评定中的关键问题。针对导弹制导精度评 定,引入 修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的制导精 度评定中兴趣参数的验后密度函数。通过对参数验后估计的分析,该方法能够有效避免验前 信息“淹没”现场信息的情况,而幂参数通过验后边缘分布得到。通过对验后估计平均平方 误差（MSE）的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。〖JP 〗     

一种针对短码、周期长码直扩信号扩频序列盲估计方法

提出一种新的针对短码和周期长码直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread-Spectrum) 信号的扩频序列盲估计方法。将周期长码DSSS信号建模为多用户短码DSSS信号系统,根据接收信号相关矩阵最大特征值个数,判断一个PN周期内调制信息符号个数,依此盲估计信息速率,同时形成分段相关矩阵矢量。利用改进二阶统计盲辨识（SOBI,Second Order Blind Identification）算法盲估计多用户分段DSSS的PN序列,根据特定约束条件(如m序列、Gold序列)去分段相位模糊,最终形成周期长码PN序列。仿真结果表明该算法的有效性,且适应较低信噪比。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

空间自旋目标平动补偿与微动特征提取方法

针对空间自旋目标平动补偿与微动(m-D)特征提取问题,提出一种基于延时共轭相乘和微动分解的平动补偿与特征提取方法。该方法通过延时共轭相乘处理实现目标加速度估计,然后构建冗余的微动原子集,对加速度补偿后信号进行微动分解补偿,通过搜索补偿信号的最大谱峰获取目标的微动特征与速度信息。仿真试验表明,所提方法能够有效估计空间自旋目标的运动参数,并快速提取其微动特征。     

基带PSK信号的编码规律恢复算法研究

针对基带PSK信号相位抗噪能力弱的特点,通过提高相位的直流分量,采用带通滤波和高阶差分的方法,在信噪比较低的情况下提取到信号的突变信息,实现了编码规律的恢复。理论分析了算法的实现过程,并进行了仿真试验,仿真结果表明,该算法在较低信噪下可以实现基带PSK信号的编码规律恢复。     

基于非线性器件特征的辐射源识别

为提高雷达辐射源的正确识别率以满足航空电子对抗需求,提出基于非线性器件特征的辐射源识别方法.在非线性失真分析的基础上,通过谱再生现象的观测,对非线性器件的功率级数系数进行了估计,由于不同的雷达系统设计和随机组装,因此这种特征对每一辐射源是唯一的.仿真结果表明,该特征提取方法在低信噪比环境下可以获得高的辐射源识别率,证实...     

一种低轨双星雷达信号无模糊频差估计算法

针对低轨双星组合接收低脉冲重复频率(LPRF)雷达信号的频差(DFO)估计存在模糊的问题,提出一种基于时差差分的频差无模糊高精度估计算法,该算法通过对高精度的时差测量值进行中心差分获得无模糊的频差估值。仿真结果表明,新算法能对PRF低至300 Hz的雷达信号进行无模糊的频差估计,估计精度在信噪比高于15 dB时逼近克拉美劳下界,可有效扩大低轨双星时/频差定位系统对LPRF信号的适用范围。     

一种基于稀疏表示的DOA估计新方法

提出了一种基于空间频率稀疏表示的宽带波达方向DOA估计方法。首先利用空间频率构建过完备字典,以代替传统的频率和角度的二维字典,大大缩小了字典长度。然后对接收到的数据进行傅里叶变换,建立稀疏模型进行DOA估计,提高了算法在低信噪比下的性能。经验证,该算法可对宽带范围内的多个窄带信号及宽带信号进行高精度DOA估计,且适用于非相干信号和相干信号。     

基于运动参数估计的高超声速目标检测方法研究

在分析高超声速目标运动对雷达检测影响的基础上,采用参数估计补偿方法进行目标检测。该方法消除了距离走动及多普勒走动的影响,大大提高了高超声速目标的检测性能。在参数估计时,提出一种回波信号分段参数估计方法,分别对前后两段回波信号进行无模糊多普勒频率估计,然后利用两个不同多普勒频率进行多普勒调频率计算。该方法消除了多普勒模糊现象,避免了模糊因子的估计,减少了计算量,同时降低了对输入信噪比的要求。     

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。     

基于对称Holder系数的雷达辐射源信号特征分析

文章基于Holder系数,提出了一种改进的雷达辐射源信号脉内特征提取方法,称之为对称Holder系数法。给出了对称Holder系数的定义,描述了基于对称Holder系数的特征提取算法。可以看出对称Holder系数法包含了相像系数法,后者只是前者的一种特例,且该方法相对于Holder系数法,其复杂度将减少一半。文中选择了6种典型的雷达辐射源信号进行特征提取和分类识别实验。实验结果表明,对称Holder系数在取不同类型时均获得了很好的正确识别率,并且当对称Holder系数所选取的类型不为相像系数时,可以获得更高正确识别率。