雷达信号空域统计分选算法研究

在研究被动雷达导引头空域的目标视场角统计特性的基础上，讨论了雷达信号分选应用中空域分区和选择的最优化方法，提出了一种雷达信号的统计分选算法，并给出了模型。仿真结果表明，该算法具有较优的目标分辨能力和角度跟踪精度。     

光纤传感器在测量领域的发展与应用

光纤传感器是近年来发展起来的一种新型传感器的技术，本文介绍了两种不同类型的新型光纤传感器的结构原理及在不同领域的应用，并介绍了光纤传感器在测量领域广阔的应用前景。     

基于DDS的通用扫频源设计

扫频信号源在发射与测试设备中扮演着不可缺少的角色,设计一种灵活并通用的扫频信号发生器具有非常重要的意义。分析了DDS的结构,利用两个DDS核实现了扫频信号源的设计。所设计的扫频信号源可以实现扫频速率、扫频宽度以及扫频中心频率可调,同时可选择正弦、三角与梯形三种扫频方式,可以适应多种扫频信号的需求。     

基于SSA和BSS的单通道盲信号分离算法

针对空间侦察中单通道宽带接收机截获到多个独立辐射源信号时的盲源分离问题,提出了一种新的单通道盲信号分离算法。该算法首先利用奇异谱分析（SSA）构建伪阵列信号,进而采用盲源分离算法（BSS）实现信号分离。仿真试验表明：该算法可以有效地分离空间侦察中的几种常用信号,对单频信号和线性调频信号构成的单通道信号,在信噪比大于6dB时,分离前后信号的相似系数大于0.9;对不同的相移键控信号构成的单通道信号,在信噪比大于4dB时,误码率小于0.01。     

基于软件无线电的机会信号实时盲分离系统

在复杂的电磁环境中,往往存在多种频率交叠的机会信号,为利用机会信号进行定位增加了难度。针对这个问题,提出了一种基于软件无线电的机会信号实时盲分离系统。系统的硬件部分是在FPGA中实现等变自适应盲分离算法的,实现了AD采集后的复数域混合信号的分离。分离后的信号通过USB3.0数据线上传到上位机中进行存储、识别和实时显示。算法的FPGA实现采用流水线架构和浮点运算设计来提高信号的实时处理能力和数据计算精度。实测结果表明,该系统能够实时分离多路复数域混合机会信号。     

基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于低轨互联网星座的全球导航增强——机遇与挑战CSCD

针对当前卫星导航发展的瓶颈问题,结合当前低轨互联网星座蓬勃发展的趋势,提出了基于低轨互联网星座的全球导航增强系统建设方案。从新兴用户群体对PNT性能的需求、低轨互联网星座的优势、建设成本优势以及通导融合优势等角度出发,分析了低轨全球导航增强的发展机遇。从频率资源、功率资源以及收敛时间三方面,总结了发展低轨全球导航增强系统面临的挑战。在此基础上,为系统体制、信号体制以及系统建设提出了发展建议。最后给出了总结认为低轨全球导航增强采用天基监测+信号增强体制,信号落地功率有望提升15~30dB,收敛时间缩短至秒级,信号频段向Ka频段扩展,最终实现城市挑战性环境下快收敛、高精度、高完好、高安全、高可用的PNT目标。     

叶片通道内涡流发生器变工况适应性

横向二次流是制约叶轮机气动负荷进一步提升的主要因素。在叶片通道内施加涡流发生器有抑制通道横向二次流的潜力,但涡流发生器的最优施加方案很难确定。基于涡流发生器经验统计模型(BAYC模型)和响应面方法建立了一种端壁涡流发生器的高效设计方法。基于这一方法,实施于NACA 65直列叶栅,得到了三种涡流发生器优化方案,并在设计工况下和非设计工况下讨论了涡流发生器对端壁横向二次流的控制机理,发现具有更大的涡流发生器高度和更多的涡流发生器数量的方案在面对大攻角下的强横向二次流情况时能够有更强的余力对横向二次流加以控制,大大扩展了叶栅的攻角适用范围。      

Advanced high-order nonlinear chirp scaling algorithm for high-resolution wide-swath spaceborne SAR

Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) is a well-established and powerful imaging technology that can provide high-resolution images of the Earth’s surface on a global scale. For future SAR systems, one of the key capabilities is to acquire images with both high-resolution and wide-swath. In parallel to the evolution of SAR sensors, more precise range models, and effective imaging algorithms are required. Due to the significant azimuth-variance of the echo signal in High-Resolution Wide-Swath (HRWS) SAR, two challenges have been faced in conventional imaging algorithms. The first challenge is constructing a precise range model of the whole scene and the second one is to develop an effective imaging algorithm since existing ones fail to process high-resolution and wide azimuth swath SAR data effectively. In this paper, an Advanced High-order Nonlinear Chirp Scaling (A-HNLCS) algorithm for HRWS SAR is proposed. First, a novel Second-Order Equivalent Squint Range Model (SOESRM) is developed to describe the range history of the whole scene, by introducing a quadratic curve to fit the deviation of the azimuth FM rate. Second, a corresponding algorithm is derived, where the azimuth-variance of the echo signal is solved by azimuth equalizing processing and accurate focusing is achieved through a high-order nonlinear chirp scaling algorithm. As a result, the whole scene can be accurately focused through one single imaging processing. Simulations are provided to validate the proposed range model and imaging algorithm.     

结合经验模态分解的振动信号趋势项提取方法

提出一种结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的振动信号趋势项提取方法。利用EMD将信号分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,根据振动信号过零点特性,对属于趋势项的IMF分量进行判别,并对判别为趋势项的IMF分量进一步利用最小二乘法进行趋势项拟舍,将拟合结果求和作为最终趋势项。数值模拟试验和实测数据处理结果表明,这一方法无需假设趋势项类型,且可不受EMD过程中模态混叠和端点效应的影响,使趋势项提取更为准确。