基于压缩感知的单脉冲雷达欺骗干扰机研究

欺骗干扰是一种常用的雷达干扰技术,提出了一种对抗单脉冲雷达的欺骗干扰机设计新方法。在分析欺骗干扰信号特性基础上,基于压缩感知(CS)框架和数字射频存储(DRFM)技术,根据线性调频(LFM)信号在分数阶傅里叶域的能量聚集特性,设计了压缩感知框架下的DRFM以产生角度欺骗干扰信号;通过控制干扰信号强度产生角度拖引和闪烁干扰以实现对单脉冲雷达角度跟踪的有效干扰。仿真实验结果表明,干扰机能够产生良好的角度欺骗干扰信号,通过干扰信号强度控制能够产生稳定的角度拖引和闪烁干扰。     

太阳F10.7指数准27天振荡的小波分析

利用1956-2003年的F10.7日均值数据,采用Morlet小波变换方法,分析了准27天振荡的特征及与太阳活动11年周期(Schwabe周期)的关系.结果表明,F10.7的准27天振荡的幅度和周期存在明显的短期变化现象,不同年里变化的程度差别很大,有些年里起伏非常剧烈,在几天到几十天的很短时间里,幅度变化达十几倍,周期可变化数天,甚至发生十几天的突变;有些年里,幅度变化很大但起伏很小,周期也比较稳定.准27天振荡的年平均幅度存在明显的逐年变化,与太阳活动显著相关.一般说来,F10.7越高,准27天振荡的幅度就越大,然而在太阳活动19周峰年,F10.7比其他活动周的值都高,但准27天振荡的幅度却比其他活动周低.准27天振荡的周期也有明显的逐年变化,除了个别年(如1987年),年平均周期在24至31天之间变化,与太阳活动周期没有明显的关系.48年的平均周期为27.3天.从总体看,周期有逐渐缩短的趋势,48年里周期大约减少了1.5天.造成准27天振荡起伏的因素非常复杂,有待深入研究.     

二进小波变换的多采样率滤波器组实现分析

在采用多采样率滤波器组实现二进小波变换的过程中,发现重构后的信号与原始信号相比较,除了在原始信号之前引入由滤波器组的延迟产生的0值点之外,还在原始信号之后引入了0值点。文中从时域对重构后的数据长度进行了分析,并对多采样率滤波器组的重构条件进行了深入分析。经过分析,原始信号之后引入的0值点可以从滤波器组重构条件中的抗混叠条件来作出合理的解释;另外,理想滤波器组的延迟应该和滤波器组的阶次相等。     

基于聚类和Hough变换的多编队航迹起始算法

以传感器分辨力较低、编队成员之间距离较近时,不能辨别出编队中的目标数量和队形结构为背景,集中研究了密集杂波下编队的航迹起始问题并分析了该问题的难点所在;在此基础上,首先,通过循环阈值法将前3个时刻的量测点迹分割成多个子群;然后,对分割后的各个子群运用K均值聚类法,更准确地求出各个子群的聚类中心点作为该子群的中心;最后,通过最近邻法,以最大速度为限制将前3个时刻各子群中心点互联,对互联上的中心点经Hough变换,映射到参数空间,从而判别出成功起始的航迹和速度。经仿真验证,该方法对密集杂波环境下编队的航迹起始效果较好,并且速度快,起始率高。     

基于序列二次规划优化阈值的NSCT高斯噪声图像滤波方法

提出了一种基于序列二次规划(SQP)优化阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像高斯白噪声去除方法。该方法利用广义交叉验证(GCV)准则作为优化指标,使用序列二次规划算法对NSCT域的去噪阈值进行优化,能够在噪声方差等图像先验知识未知的情况下得到最优去噪阈值。确定阈值后,采用非线性阈值函数对Contourlet系数进行处理。实验结果表明与其他Contourlet域去噪方法相比,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,提高图像的峰值信噪比,并较好地保留图像的边缘信息。     

基于独立成分分析的混合LFM信号检测

混合LFM信号广泛存在于实际信号环境巾,对其检测极其重要。对有严重交叉项的混合LFM信号的检测十分困难,因此提出了一种基于独立成分分析的混合LFM信号检测法。通过盲源分离提取各独立成分,利用时频分布矩阵的联合对角化法抑制交叉项,再由各成分信号自项求和重构Wigner-Ville分布,采用Wigner-Hough检测各LFM成分。分析了Wigner-Hough变换输入信噪比和输出信噪比的关系,仿真验证了算法的有效性,得出随着样本点数的增加,在低信噪比条件下,能获得好的检测性能的结论：     

P—平稳过程的最大ch熵谱估计

研究少平稳随机序列在Chrestenson变换意义下的功率谱密度及其最大熵估计问题,得到了功率谱密度函数与熵率的关系公式及最大熵谱估计的正规方程。在采样数据个数为p~m的情况下,最大熵谱估计可直接由已知的有限自相关数据表示。这些结果与Fourier意义下的功率谱密度估计有很大的不同。     

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.     

基于离散小波变换的航迹关联算法研究

本文基于1-D离散小波变换(DWT)提出了一种航迹-航迹关联算法。由于目标航迹数据是非平稳随机序列,因此采用离散小波变换方法分析,利用基于F分布的假设检验模型来描述小波分解高频小波空间与低频尺度空间能量的比率,结合"去相关"方法分别讨论了航迹相关与无关的情形,并给出了一种仿真方法。仿真结果表明算法的有效性和在分辨两条相近航迹方面的优越性。