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311.
基于谱图-Radon变换二值积累的信号检测方法   总被引:3,自引:1,他引:3  
在低信噪比条件下,谱图-Radon变换可以有效地检测多个线性调频信号,但是当多个线性调频信号能量相差很大时,强信号的平台会将弱信号的峰值淹没,谱图-Radon变换就很难同时将这多个线性调频信号检测出来。本文提出了基于谱图-Radon变换二值积累的方法,这种方法可以有效的检测出被强信号平台掩盖的弱信号,具有较大的实用价值,仿真实验结果表明这种算法是有效的。  相似文献   
312.
一种采用自动筛选技术的鲁棒恒虚警检测器   总被引:1,自引:0,他引:1  
何友  孟祥伟 《宇航学报》1998,19(2):19-23
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。  相似文献   
313.
直接扩频系统中,在基带信息数据流的码速率较高时,为保证一定的扩频增益,必须采用高速扩频伪码。由于反馈器件的限制,高速伪码不能采用单独依赖提高时钟频率的方法。该文从线性反馈移位寄存器(LFSR)的特征方程和m序列抽样原理两方面推导出将m序列扩频伪码发生器码速率提高2l(l=1,2,…,2l<n,n为寄存器级数)倍的方法,从而确保提高扩频增益和抗干扰能力。  相似文献   
314.
固体火箭发动机羽流特征信号检测技术研究   总被引:2,自引:2,他引:2  
介绍了固体火箭发动机装药的行征信号需要检测的内容,诸如一二次烟雾、辐射、羽流温度和包覆层烟雾。通过实验的方法,研究了发动机一二次烟雾衰减测量技术和包覆层烟雾测量技术,并介绍了国内外该领域的前沿测试技术。  相似文献   
315.
论述了上行遥控信号对于下行信号的影响途径,并重点分析了上行遥控信号对锁相环压控振荡器(VCXO)输出的下行载波基准信号的影响。这种影响在一般中低轨航天器中并不突出,但是在一些深空探测任务中,值得引起关注。同时针对这种影响提出了改进方法,并进行了仿真分析。在实践中,通过在VCXO输出端增加带通滤波器,可以使下行信号中的残留遥控信号进一步被抑制约20dB,从而使下行载波达到相关指标要求。  相似文献   
316.
针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题,提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征,利用改进的主成分分析法(IPCA)对特征进行融合,然后将融合特征输入支持向量机(SVM),实现信号的分类识别。仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,该算法在信噪比为5dB时识别准确率接近100%,验证了该方法的有效性。  相似文献   
317.
对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号是一种典型的低截获概率雷达信号。提出一种基于分数阶 Fourier变换(FRFT )的聚类分析与“逐次消去”相结合的多分量STLFMCW信号检测方法。首先把多分量STLFMCW信号变换到FRFT 域,利用聚类分析法实现对最强信号的检测,然后利用“逐次消去”法实现对其它信号的检测,直至检测到所有信号。最后,仿真验证了该方法的有效性。  相似文献   
318.
针对航空发动机健康管理系统传统设计方法周期长、成本高等问题,提出了面向健康管理系统的快速原型设计方法,构建了基于虚拟仪器语言和快速原型技术的航空发动机健康管理系统快速原型仿真平台。以CompactRIO平台为核心,在实时响应最高的现场可编程门阵列(FPGA)环境下设计了信号接口单元,模拟发动机真实传感器值,并提供了基于Windows平台的健康管理软件实时开发环境,可以将健康管理算法快速部署下载至硬件平台。结果表明:此健康管理系统的快速原型设计方法是切实有效的,为扩展成为完全的硬件在回路(HIL)仿真的平台奠定了基础,有较好的工程实用价值。  相似文献   
319.
轴频电场是可在水下探测到的一种运动舰船特征物理场,由于海水的衰减作用,其信号十分微弱。文章提出了一种基于小波包分解和滑动功率谱的微弱舰船轴频电场信号检测方法。首先,利用小波包变换对观测信号进行多子带分解;然后,分别提取各子带信号功率作为检测特征量,使用浮动门限对其进行滑动检测。实测数据和仿真数据处理表明,该方法能够在较低的信噪比条件下有效工作,性能优于传统的功率谱检测方法。  相似文献   
320.
LEI Chuana  b  ZHANG Juna  b  a 《中国航空学报》2012,25(3):396-405
The detection of sparse signals against background noise is considered. Detecting signals of such kind is difficult since only a small portion of the signal carries information. Prior knowledge is usually assumed to ease detection. In this paper, we consider the general unknown and arbitrary sparse signal detection problem when no prior knowledge is available. Under a Neyman-Pearson hypothesis-testing framework, a new detection scheme is proposed by combining a generalized likelihood ratio test (GLRT)-like test statistic and convex programming methods which directly exploit sparsity in an underdetermined system of linear equations. We characterize large sample behavior of the proposed method by analyzing its asymptotic performance. Specifically, we give the condition for the Chernoff-consistent detection which shows that the proposed method is very sensitive to the 2 norm energy of the sparse signals. Both the false alarm rate and the miss rate tend to zero at vanishing signal-to-noise ratio (SNR), as long as the signal energy grows at least logarithmically with the problem dimension. Next we give a large deviation analysis to characterize the error exponent for the Neyman-Pearson detection. We derive the oracle error exponent assuming signal knowledge. Then we explicitly derive the error exponent of the proposed scheme and compare it with the oracle exponent. We complement our study with numerical experiments, showing that the proposed method performs in the vicinity of the likelihood ratio test (LRT) method in the finite sample scenario and the error probability degrades exponentially with the number of observations.  相似文献   
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