一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法

频移小波包变换可以有效抑制窄带干扰,以提高扩频测控系统的抗干扰能力,但是在多音干扰下,当信号左右节点都存在干扰时,由于不能通过子带能量大小来确定子节点是否继续分解,导致该方法不能抑制多音干扰.针对该问题,提出了一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法,通过采用子带能量差平稳度函数来判断干扰最佳频移量,然后对频移后的干扰子带进行编号,并通过门限判断进行干扰子带定位,确定干扰子带的编号,再通过对干扰子带的编号进行奇偶判断,可以得到小波包的自适应分解树,实现信号的自适应分解,分解到最底层后将干扰子带置零,最后根据分解树反向进行信号重构,完成干扰抑制.通过对误码率、测速精度和测距精度的仿真,结果表明该方法能够有效抑制多音干扰.     

一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法

频移小波包变换可以有效抑制窄带干扰,以提高扩频测控系统的抗干扰能力,但是在多音干扰下,当信号左右节点都存在干扰时,由于不能通过子带能量大小来确定子节点是否继续分解,导致该方法不能抑制多音干扰.针对该问题,提出了一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法,通过采用子带能量差平稳度函数来判断干扰最佳频移量,然后对频移后的干扰子带进行编号,并通过门限判断进行干扰子带定位,确定干扰子带的编号,再通过对干扰子带的编号进行奇偶判断,可以得到小波包的自适应分解树,实现信号的自适应分解,分解到最底层后将干扰子带置零,最后根据分解树反向进行信号重构,完成干扰抑制.通过对误码率、测速精度和测距精度的仿真,结果表明该方法能够有效抑制多音干扰.     

基于高阶相关的盲突发信号检测技术

盲突发信号检测在非合作通信领域具有十分重要的意义,但是传统的时域算法对于信噪比较低情况的适应性较差。提出了一种基于高阶相关的盲突发信号检测技术,利用高阶相关的方法提高了传统时域检测算法的低信噪比适应性,自适应门限算法解决了传统时域检测算法判决门限选取存在困难的问题。仿真结果表明,该算法有着较好的低信噪比适应能力,较同类型算法在低信噪比条件下有着更高的检测正确率和更低的虚警率。     

一种适于典型发动机故障的自适应制导方法

为尽可能避免导弹固体发动机故障引发全弹自毁造成飞行失败,针对固体发动机喷管和喉衬故障常出现在关机附近的情况,采用子级弹体自毁方案,提出一种适用此方案的自适应制导方法,对导弹上面级发动机能量进行最优管理,在能量充足时确保导弹仍能成功完成打击任务。仿真结果表明,该自适应制导能量管理有效,方法误差小,证明了方法的正确性。     

基于局部能量比的空中红外弱小目标检测方法

提出了图像局部能量比的概念,并针对空中目标图像特点,给出了一种基于局部能量比的红外弱小目标检测方法。该方法基于单帧图像即可实现红外点目标检测,算法简单,耗时较短,可以实时检测;图像局部能量比对图像噪声不敏感,故该检测方法对图像信噪比要求较低,具有强抗干扰性,便于工程实现。文中给出了检测算法的具体实现过程,并用真实空中红外弱小目标图像进行了检测试验。试验结果表明该方法对空中红外弱小单目标和多目标均具有令人满意的检测效果。     

基于最大值投影的运动点目标检测算法及其性能

针对低信噪比序列图像中微弱点状运动目标检测,提出了一种基于最大值投影构造组合帧图像与帧序号图像的检测算法,给出了算法的计算步骤。用建立的检测率和虚警率的分析模型,讨论了检测率、虚警率、信噪比、构造组合帧的图像帧数间的关系。仿真结果表明,通过合理选择组合帧数,该算法可有效检测出低信噪比条件下图像序列中的运动点目标和交叉运动的多点目标。     

一种基于ASCM技术的卫星通信实现方法

针对小口径卫星天线收发信噪比低和使用受限问题,文章设计了一种基于自适应扩频编码调制(ASCM)技术的卫星通信实现方法,阐述了所设计方法的卫星通信系统架构、ASCM传输帧格式及ASCM参数调整算法。经测试验证,结果表明:此方法可以实现在较低信噪比下的卫星通信信息传输,并可以灵活地根据链路情况自适应调整ASCM参数,具有抗干扰能力强、频谱利用率高、参数切换时间短和无损业务传输等优点。     

基于新型经验模分解的激光陀螺漂移趋势项提取

为了提高激光陀螺建模精度进而提高惯件导航系统的精度,需要对激光陀螺漂移时间序列的趋势项进行精确提取.针对陀螺漂移时间序列非线性、非平稳的特点,提出一种基于自适应正弦延拓的新型经验模分解方法对其趋势项进行提取.该方法根据信号端点附近数据变化趋势,在其两端加上适当相位、幅值和频率的正弦延拓函数,从而抑制端点效应,提高分解精度.数字仿真和实例应用结果表明该方法具有筛选次数少,自适应能力强,分解精度高的优点,是提取趋势项的一种有效方法.     

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.     

一种基于优化设计的动目标检测方法及其运用

提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即通过设置目标处理通道和气象处理通道,其中目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,根据杂波的强弱自动产生或选择滤波器加权因子,以保证抑制地杂波的同时,减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测性能。仿真结果证明该方法是有效的,且在工程上有一定的实用价值。     

一种动目标检测的优化设计及应用

文章提出一种新的动目标检测(MTD)滤波器组设计方法,即信号处理系统分为目标处理通道和气象处理通道;目标通道采用自适应动目标检测(AMTD)处理方式,实时检测杂波的存在,判定杂波强度(如强、中、弱),根据杂波的强度自动产生或选择滤波器加权因子,以期保证对地杂波高度抑制的前提下,尽量减少信噪比损失,提高对弱小目标的检测能力。该方法可提高雷达在杂波环境中的自适应性能,具有一定的实用价值。     

一种结合亮温图像和子空间分解的RFI定位算法

射频干扰(radio frequency interference, RFI) 对L波段综合孔径辐射计遥感数据造成了严重污染,降低了产品质量。RFI检测定位是处理RFI的关键步骤。传统的基于亮温图像的定位算法受到仪器角分辨率的限制,无法有效分离相邻的RFI。为了实现更高的空间分辨率,基于子空间分解技术的多信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法被提出。然而,当亮温图像的信噪比较低时,背景和噪声对子空间分解的准确性影响较大,进而降低了MUSIC算法的定位性能。文章通过结合亮温图像和子空间分解两种方法的优点,提出了一种融合改进定位方法。该方法通过在亮温图像域中消除背景场景、增强目标射频干扰,2次提高了图像信噪比,在频域中,利用子空间分解和MUSIC算法实现超分辨率和高精度定位。通过对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星数据进行实验和仿真验证,证明了文章提出的方法在低信噪比情况下优于传统的MUSIC算法和基于亮温的定位算法。此外,在对多个弱RFI源的定位上,该方法的定位精度也优于基于点源波纹的弱RFI检测定位算法。     

基于周期图法的残留载波BPSK信号检测

讨论高斯白噪声背景下基于周期图法的残留载波BPSK(RC-BPSK)信号的检测问题。标准周期图法在正弦信号检测中的性能最优,但是在RC-BPSK信号检测中的性能却不佳;能量检测法只在信噪比很低的情况下性能较好;在信噪比较高时,虽然Bartlett法有较好的性能,但需要分段多次计算周期图,不利于与其他检测方法配合使用。文中在频谱匹配法的基础上发展了一种频谱相关检测方法,仿真结果表明该方法可以获得和Bartlett法相似的性能,同时只需要计算一次周期图。     

DS信号伪码周期及码片速率估计的自相关法

直扩(DS)信号是高抗干扰低截获率信号,有关DS信号及其参数的检测与估计具有重要的意义.DS信号对抗的首要任务就是必须检测与估计到DS信号及相关参数,包括伪码周期、码片速率等.但是由于DS信号往往淹没在噪声中传播,致使常规的信号处理方法无法直接应用.针对DS信号及其参数的检测与估计问题,综合了有关信号处理的相关处理方法,提出了一种可以检测DS信号并同时估计其伪码周期、码片速率参数的自相关方法.理论分析和实验表明该方法在较低信噪比环境下能较好地工作.     

基于多级差分的双门限信道检测方法

针对动态数字信道化接收机子信道判别的问题,研究了子信道中能量值之间的特点,提出了基于多级差分的自适应双门限信道检测算法。该算法设置了3道门槛来最终确定信号的存在。针对每个信道,首先根据多级差分算法求得的峰值自适应得到门限1;然后根据底噪估计算法自适应得到门限2;各个信道中每个时刻的能量值要大于其当前时刻的门限1和门限2,才认为这个时刻子信道有信号存在。最后再根据信号存在时长的特点,判定连续多个时刻检测到信号存在才认为这些时刻有信号存在。仿真结果表明,该算法检测性能较好,不受不同子信道之间噪底差异的影响;并且算法简单,运算复杂度低,易于工程实现。     

基于隐马尔可夫模型的语音识别技术在载人航天器上的应用

利用嵌入式平台构建了基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）技术的载人航天器语音识别系统,并针对载人航天器特殊的噪声背景和声学训练,对传统语音端点检测算法进行了改进。通过试验在嵌入式运行环境下实现了指令发送、文字输入等功能,证实该系统适应航天员的口音和发音习惯,可对连贯自然发音方式的命令进行识别,能够满足航天员及任务使用需求。     

一种基于FRM的余弦调制滤波器组时域优化方法

为适应高速数据传输和宽带信道化滤波需求,设计大子带数的余弦调制滤波器组已成为当前研究的热点。为了进一步改善子带频谱特性,减小滤波器组重建误差,依据余弦调制滤波器组时域完全重建条件,提出一种基于频响掩蔽滤波技术的原型滤波器优化设计方法。分析原先关于原型滤波器时域完全重建约束条件及其阻带能量的直接表达形式,理论推导其关于FRM模型滤波器与掩蔽滤波器的间接形式,并设计一种基于SOCP的迭代优化算法。计算机仿真实验结果和分析表明,算法可在较低复杂度下设计通带平坦且具有锐截止频率特性的原型滤波器,在余弦调制滤波器组子带数目超过1000时仍然适用。     

一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测方法

针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。     

基于自适应波形设计的天基雷达目标检测方法

针对天基雷达检测海面目标时杂波特性复杂、场景变化迅速和信杂比低的问题,文中提出一种基于波形自适应设计的目标检测方法。这种方法将每个驻留时间分拆为若干个子驻留,在第1个子驻留上发射线性调频脉冲,并进行预检测和杂波协方差估计。在后续子驻留中采用多粒子滤波技术对杂波协方差进行动态更新,以适应天基雷达杂波的快速变化。进而在后续子驻留中利用平均平方优化技术自适应的设计波形,并进行主成分分析和广义似然比检验,以提高信杂比和实现恒虚警率检测。最后,文中将海杂波建模为复合高斯过程、将目标建模为若干个具有确定但未知散射幅值的散射体,并进行仿真实验。结果表明,在尖峰性海杂波环境和天基监视雷达配置条件下,用这种目标检测方法实现可靠检测所需的信杂比降低约9dB,可有效改善对弱小目标的检测效果。     

利用S变换的X射线脉冲星信号恒虚警率检测算法

针对传统的X射线脉冲星信号检测算法计算量大及在低信噪比下检测性能差的问题,提出了一种结合S变换的恒虚警率检测算法。首先,根据高斯白噪声的S变换域功率谱分布特性对累积信号的时频功率谱进行阀值滤波;然后累加阀值滤波后的信号功率谱作为检测统计量,从理论上对检测统计量的分布特性进行分析,得出检测统计量服从高斯分布,并用蒙特卡罗方法进行了验证。在此基础上,利用检测统计量的概率密度函数计算判决门限,从而实现了恒虚警率检测。理论分析和实验结果表明,本文算法的检测性能优于同类基于高斯分布的恒虚警率检测算法,并且具有较低的复杂度。