基于DBF技术的星载SAR宽测绘带实现方法

在研究距离向使用数字波束形成(Digital Beanforming,DBF)实现星载SAR宽测绘带原理的基础上,分析了星载DBF-SAR距离模糊与传统星载SAR距离模糊的不同,并利用阵列天线零点指向技术实现宽零陷的原理,展宽模糊点所对应位置零陷宽度,从而在提高星载SAR宽测绘带基础上有效地减小距离模糊,提高成像质量.通过仿真和比较分析,表明使用具有宽零陷指向特性的DBF技术实现星载SAR宽测绘带模式的可行性.     

基于功率倒置测向的自适应抗干扰方法

针对功率倒置算法形成零陷不深的问题,提出了利用功率倒置算法搜索成型后方向图中最深零陷点来向,估计干扰信号来向,继而主动改变阵列单元的权值使得天线方向图零点对准干扰来向,实现干扰抑制。仿真结果表明:该算法是可行的,并且能够达到更深的干扰抑制性能。     

基于压缩观测的解距离模糊算法

基于电视信号的外辐射源雷达向外辐射电磁波对目标进行检测时,由于电视信号中行同步信号的高相关性,经检测后会造成目标的距离模糊.同时又因电视信号本身周期性较强,脉压效果并不理想.因此为了能够较好地抑制距离旁瓣,本文提出一种将失配滤波器与压缩感知理论相结合的快速优化算法.经过仿真得出这种优化算法能很好地解决距离模糊问题.     

基于频域识别运动模糊的模糊方向和模糊度

运动模糊图片的频谱中存在平行的零点直线。这里提出了一种算法,识别零点直线含有的运动模糊方向和模糊度信息:首先对模糊图像进行分块,然后将分成的小块相加,利用拉氏算子对最后的相加结果进行无方向性的二阶微分,通过二维FFT变换求得频谱。接着对频谱取绝对值、做归一化之后,修饰二值化结果,最后进行Radon变换,求得点扩展函数的运动方向和模糊长度。实验论证该算法可靠通用,性能优良。     

基于CCD测量技术的激光指向器作用距离检测

针对现有小功率半导体激光指向器的作用距离检测方法存在稳定性差、效率低的缺点,提出了一种基于CCD测量技术的激光指向器作用距离检测方法。该方法采用CCD传感器及图像处理技术,对基于人眼为接收器的激光指向器作用距离公式进行了理论推导及建模,建立了CCD传感器接收光功率和输出灰度之间的函数关系,并运用最小二乘法求解出关系式中的相关系数,通过相关系数求解出作用距离,实现了小功率激光指向器作用距离的定量检测。实验证明了该方法的可行性。     

基于蚁群优化的直觉模糊聚类脑MR图像分割

针对现有模糊C均值(FCM)聚类算法存在的对初始参数敏感、迭代速度慢,以及对噪声鲁棒性差等问题,提出将蚁群优化算法(ACO)与直觉模糊聚类相结合的方法用于分割脑部MR图像.该算法采用自适应蚁群优化算法获取初始聚类中心与聚类个数作为直觉模糊聚类的初始值,将融入了局部空间信息和犹豫度的直觉模糊聚类算法应用于含噪声脑部图像及脑肿瘤图像进行分割.实验结果表明该算法能够有效抑制噪声干扰且保存图像细节,相较于FCM及相关改进算法具有更高的分割精度和分割效率.     

工业机器人路径规划的双目标优化策略

工业机器人路径规划之后,采用B样条曲线对得到的无碰撞离散路径进行拟合得到一条连续、光滑运动路径.路径规划与曲线拟合问题的性能指标分别为路径与障碍物的距离和曲线的光滑度,两者之间可能存在矛盾.设计了一个模糊控制器,对该问题的数学模型进行改进,以期望性能指标作为输入,路径移动距离作为输出,通过调整路径的移动距离和方向,对这两个问题的优化过程进行控制,从而得到可行解.仿真结果验证了该方法的正确性.算法具有一定的通用性,同样适用于解决其他存在矛盾的综合优化问题.     

反向三I算法的连续性和误差传播

对全蕴涵反向三I算法是否满足连续性问题进行了首次研究,并进一步讨论了这类算法对误差的传播性能.文中把模糊推理算法看成是一个模糊集合到另一个模糊集合的映射,选用海明距离作为两模糊集的距离,证明了在模糊假言推理和模糊拒取式推理情形,该算法都拥有连续性;其对误差的放大幅度为2.     

翼伞系统最优归航轨迹设计的敏感度分析方法

本文对三自由度翼伞系统归航轨迹优化问题进行了研究,采用控制变量参数化与时间尺度变换相结合的优化算法对翼伞系统的最优控制问题进行数值求解.该方法是基于灵敏度分析的优化算法,将控制量以及控制量转换时间转化为一系列参数优化问题同时进行求解.仿真结果表明,相对于基于两端边值优化算法而言,灵敏度分析法只需要正向积分进行求解,因而具有计算简单、耗时短等优点,其控制效果良好,距离偏差和方向偏差均满足实际需求,有效地提高了翼伞系统的着陆精度,验证了该优化算法的可行性.     

基于半监督KFCM及邻域信息的遥感图像分类算法

针对传统的模糊C-均值在遥感图像分类时容易产生局部最优现象以及对噪声过于敏感等问题,提出了一种基于半监督、核函数及空间邻域信息的模糊C-均值遥感图像分类算法。该算法基于遥感图像的光谱特征空间,根据地物的地表反射率大小进行聚类;在聚类迭代过程中,考虑到像素单元空间邻域的相关性,根据空间邻域信息加权调整像素点的隶属度大小;引入了核理论,解决遥感图像分类的非线性问题,使用内核诱导距离取代原模糊C-均值中的欧氏距离,优化图像样本特征;算法还使用了半监督分类技术,充分利用少量的已知标记信息,达到提高分类精度的目的。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度,有效抑制噪声干扰,减少了迭代次数和时间。     

抗干扰兼容型卫星导航接收机设计与仿真

抗干扰兼容型卫星导航接收机既可以使用组合卫星定位系统进行高精度定位,又具有优良的抗干扰性能。其抗干扰性能通过自适应调零天线实现,介绍了系统硬件电路实现,并在相应硬件平台上,采用功率反演算法进行干扰抑制。仿真测试结果表明,自适应调零天线有效地提高了接收信号的信噪比,提高了兼容型卫星导航接收机的应用范围。     

The parameters optimisation design for variable speed control momentum gyroscopes

Control momentum gyroscopes (CMGs) have many advantages over other actuators for the attitude control of a spacecraft. Compared with the single-gimbal control moment gyroscopes (SGCMGs), the mass and power of the flywheel of variable-speed control moment gyroscopes (VSCMGs) are greatly increased. In this paper, a new solving strategy of singularity problem is proposed, which concludes the exchangeable momentum and steering law, and the parameters of VSCMGs are designed based on the constraint of singular problem. The configuration characteristics of VSCMGs with the constraint of upper and lower bounds of the flywheel regulation speed are revealed. The steering characteristics of weighted pseudo-inverse with null motion (WPINM) are analysed, then the flywheel torque requirement of WPINM is evaluated based on the geometry theory. At last, the parameter design problem of VSCMGs is cast as multi-objectives and bi-level programming problem. The bi-level programming is transformed into a single-level programming problem by using of the Karush–Kuhn–Tucker condition. Finally, the intelligent algorithm of particle swarm optimisation is presented to solve the nonlinear multi-objective problem.     

基于干扰噪声矩阵重构的自适应波束形成算法

针对在自适应波束形成中,当采样次数较少或期望信号导向矢量存在误差以及训练数据中含有期望信号成分时导致波束输出信干噪比(SINR)下降的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵并且估计期望信号导向矢量的稳健自适应波束形成方法。在期望信号波达方向的角度范围已知的条件下,首先利用多重信号分类（MUSIC）空间谱在不含期望信号的区域重构出干扰噪声协方差矩阵;然后推导了避免期望信号的导向矢量的估计值收敛到任一干扰的导向矢量或它们的线性组合的约束条件;进而以此约束条件和阵列输出功率最大化条件建立了期望信号导向矢量估计的优化问题,并使用凸优化软件估计出最优的期望信号导向矢量。讨论了该方法的计算复杂度并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。仿真结果表明,当期望信号和干扰源存在随机指向误差和局部散射的情况下,所提方法在很大的输入信噪比范围内的输出信干噪比仍接近理论值,优于其他自适应波束形成方法。     

卷积混合盲源分离中1种改进的排序模糊消除算法

频域方法可以有效地解决卷积混合盲源分离问题.针对频域方法中存在排序模糊,基于分离信号相邻频点功率谱密度的相关性较高的原理,提出1种改进的排序模糊消除算法.相比于原算法,扩展了参考频点的取值范围,同时还采用了1种置信度量方法,能够获得更准确的排序估计.仿真实验表明所提算法有效地消除了排序模糊,并且能够纠正某一频点排序的突...     

Speed ambiguity in hurricane wind retrieval from SAR imagery

Under strong ocean surface wind conditions, the normalized radar cross section of synthetic aperture radar (SAR) is dampened at certain incident angles, compared with the signals under moderate winds. This causes a wind speed ambiguity problem in wind speed retrievals from SAR, because two solutions may exist for each backscattered signal. This study shows that the problem is ubiquitous in the images acquired by operational space‐borne SAR sensors. Moreover, the problem is more severe for the near range and range travelling winds. To remove this ambiguity, a method was developed based on characteristics of the hurricane wind structure. A SAR image of Hurricane Rita (2005) was analysed to demonstrate the wind speed ambiguity problem and the method to improve the wind speed retrievals. Our conclusions suggest that a speed ambiguity removal algorithm must be used for wind retrievals from SAR in intense storms and hurricanes.     

一种低复杂度的鲁棒自适应波束形成算法

传统基于干扰噪声协方差矩阵（interference-plus-noise covariance matrix,INCM）重构的鲁棒自适应波束形成（robust adaptive beamformer,RAB）算法在多种样本数据协方差矩阵误差和信号导向向量误差的失配环境中具有较强的鲁棒性,但目前主流的INCM重构法都是对信号和干扰的导向向量通过建立凸优化模型来估计,这带来了很高的计算复杂度。为了解决这个问题,提出了一种低复杂度的基于INCM重构的RAB算法。该算法首先将干扰信号的导向向量分解为对应标称项和误差项的和,然后通过一种子空间方法估计得到误差项的单位向量。接下来对一个Capon空间谱功率最大问题进行求解,得到误差项的模值,以此得到重构的INCM。同时利用Capon空间谱中残差噪声的存在,使用交替投影法估计得到期望信号的导向向量,最后得到所提算法的权重向量。仿真实验表明所提算法在多种误差环境下具有较强鲁棒性的同时,还具有较低的计算复杂度。     

测量精度约束的模糊度搜索定位算法

为了快速且准确地固定整周模糊度,针对 LAMBDA 算法存在整周模糊度搜索范围过广、搜索效率低等问题,提出一种基于测量精度约束的模糊度搜索算法。该算法在最小二乘问题得到最佳加权的情况下,以标准差分进化（DE）算法为基础、载波相位测量精度为约束条件进行模糊度固定解的检验。该算法解决了不同卫星高度角产生的影响,在解算三维整周模糊度时能够达到 99% 的解算成功率。相比于 MLAMBDA、DE、自适应加权的差分进化（AWDE）算法,该算法进一步提高了模糊度的解算效率和成功率。     

一种改进的智能天线盲波束形成算法*

将空分多址技术引入无线通信系统中,针对无线电信号普遍具有的循环平稳特性,提出了非线性条件下的改进盲波束形成算法。通过对算法的权向量进行再次优化,改善了方向图零陷的位置和深度,提高了输出SINR。优化算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性,对期望信号的功率变化表现出不敏感的特性,算法具有很好的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真实验都证明了算法的有效性。     

Direction-of-Arrival Estimation of Ultra-Wideband Signals in Narrowband Interference Environment Based on Power Inversion and Complex-Valued Neural Networks

We propose two-stage null-steering direction-of-arrival (DoA) estimation of ultra wideband (UWB) signals with power inversion algorithm and complex spatio-temporal neural network (CVSTNN). This method can estimate DoA more accurately than conventional methods in narrowband interference (NBI) environment. For null steering in UWB systems, it is necessary to adjust the amplitude and phase of tapped delay lines (TDLs) of CVSTNN. However, with a conventional CVSTNN, it often fails to estimate the arrival direction because of the NBI. We aim to reduce the influence of NBI in the learning process to avoid falling into a local solution by setting the initial weights of the TDLs with power inversion. In simulation results, it is shown that the two-stage method can realize higher DoA estimation accuracy than conventional methods.