MIMO雷达的信号处理方法研究

在对多输入多输出（MIMO）雷达原理分析的基础上,研究了MIMO雷达的信号处理方法,并给出了两种信号处理实现方法。理论分析和公式推导表明,这两种信号处理实现方法具有相同的输出结果,计算机仿真结果也表明了结论的正确性。另外还对这两种实现方法的运算量进行了分析和比较。     

基于神经网络的时频域雷达信号调制参数估计

针对常规时频分析方法对多分量雷达信号分析的不足,提出一种基于神经网络的时频域多分量雷达信号调制参数估计新方法.把多分量雷达信号的时频分布作为灰度图像,通过神经网络训练得到高分辨率时频平面图,然后在时频域实现雷达信号各分量的调制参数估计,相对于时频重排等方法,其对时频分布的处理不需要关于各分量信号的先验知识.仿真实验表明,该方法在得到比时频重排方法更高分辨率时频图的基础上,能够较准确地估计各分量雷达信号调制参数.     

多测控应答机应用的遥控信号竞争对策

文章针对多测控应答机应用带来遥控信号的竞争选择问题,应用排队论建立与问题对应的模型,提出基于优先级的遥控信号竞争对策,并进行了遥控优先级策略的选择分析。     

通用遥测信号源设计

遥测信号源需要通用化。文章以现代计算机与信号处理技术为基础,设计具有通用性的遥测信号源,使其具有副载波频率可变（5kHz～512kHz,调节步长小于1Hz）、码速率可变（312．5bit／s～128kbit／s,调节步长小于1bit／s）、遥测帧格式可编程、帧同步码和码型可变（NRZ-L、NRZ-M、NRZ-S、SPL、SPM、SPS）等特点。     

利用多个相参脉冲回波估计目标径向速度和加速度

为从高加速度目标的多个相参脉冲回波中估计目标径向速度和加速度,首先对高加速度目标回波特点进行分析,其次提出采用FRFT(Fractional Fourier Transform)变换方法来提取目标径向速度、加速度,仿真结果验证了算法的有效性。     

相干干扰对基于特征空间分解算法性能的影响

分析干扰信号的互相关性和方向矢量正交性对接收信号自相关矩阵的特征值和特征向量分布的影响。干扰相关时,会有信号特征矢量发散到噪声空间,采用基于特征空间分解的自适应算法,只有在相干干扰的来向相同时才能实现干扰抑制,否则不能抑制此相干干扰;干扰不相关时,如果干扰来向相同,只能检测到一个干扰,但此时基于特征空间分解的自适应算法可实现干扰抑制。对MUSIC(multiple signal classification)和最小范数算法的仿真结果,与理论推导一致。     

基于短时傅里叶变换的Duffing振子微弱信号检测

研究了Duffing振子信号检测过程中混沌、间歇混沌和大周期状态的时频特征,提出了一种基于检测统计量的任意频率信号检测方法。通过对系统不同状态下的输出序列进行短时傅里叶变换(STFT)发现,等幅线和三维时频分布能够体现出不同状态的显著差异,且可以完全区分出每一种状态。从构造统计量的易实现性出发,用三维时频分布中的幅时曲线作为衡量不同状态的依据,并将不同频率对应的幅时曲线的均值最大量作为检测统计量,该统计量的计算可以借助快速傅里叶变换(FFT)操作提高时效性。在此基础上,引入频率控制单元,给出了任意频率信号的检测方法步骤,方法的关键是将检测统计量最大值处所在的频率作为待测信号频率范围的一个端点,另一个端点为毗邻的两个检测统计量值较大者所在频率点。实验给出了不同状态的检测统计量范围,进而以此范围为判据,实现了振子对任意频率信号的检测,说明了方法的可行性,为Duffing振子信号检测问题的研究提供了一种新的思路。     

A novel sparse feature extraction method based on sparse signal via dual-channel self-adaptive TQWT

Sparse signal is a kind of sparse matrices which can carry fault information and simplify the signal at the same time. This can effectively reduce the cost of signal storage, improve the efficiency of data transmission, and ultimately save the cost of equipment fault diagnosis in the aviation field. At present, the existing sparse decomposition methods generally extract sparse fault characteristics signals based on orthogonal basis atoms, which limits the adaptability of sparse decomposition. In this paper, a self-adaptive atom is extracted by the improved dual-channel tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) method to construct a self-adaptive complete dictionary. Finally, the sparse signal is obtained by the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm. The atoms obtained by this method are more flexible, and are no longer constrained to an orthogonal basis to reflect the oscillation characteristics of signals. Therefore, the sparse signal can better extract the fault characteristics. The simulation and experimental results show that the self-adaptive dictionary with the atom extracted from the dual-channel TQWT has a stronger decomposition freedom and signal matching ability than orthogonal basis dictionaries, such as discrete cosine transform (DCT), discrete Hartley transform (DHT) and discrete wavelet transform (DWT). In addition, the sparse signal extracted by the self-adaptive complete dictionary can reflect the time-domain characteristics of the vibration signals, and can more accurately extract the bearing fault feature frequency.     

GNSS抗干扰天线阵不一致性对MUSIC算法的影响

由于天线阵元位置、射频（RF）放大器和模数转换器（ADC）等因素的影响,全球卫星导航系统（GNSS）抗干扰天线阵各通道间不可避免地存在着不一致性。首先,利用矩阵中的子空间理论分析了通道的幅度不一致性和相位不一致性对多重信号分类（MUSIC）算法的影响。理论分析结果表明:单干扰情况下通道幅度不一致性会降低MUSIC算法方向图的零陷深度,但不影响零陷位置,相位不一致性对MUSIC算法方向图零陷位置和零陷深度均有影响;多干扰情况下通道幅度不一致性和相位不一致性对MUSIC算法方向图零陷位置零陷和深度都有影响。因此在通道不一致性慢变化的条件下,MUSIC算法利用方向图进行性能评估时需要测出通道幅相偏差矩阵进行方向图纠正。然后,利用仿真的方法对不一致性的影响进行了实验分析,实验分析结果与理论分析结果一致。