针对地球自转影响的星载正侧面阵雷达杂波补偿方法

对于星载正侧面阵雷达,地球自转会导致地面杂波的多普勒分布发生展宽,使得杂波协方差矩阵估计不准确,致使空时自适应处理(STAP)的杂波抑制性能下降.针对该问题,本文提出了一种杂波补偿方法.该方法利用星载雷达的轨道参数对地球自转分量进行估计,然后对杂波数据进行多普勒补偿.该方法能够减轻由于地球自转引起的杂波多普勒分布展宽,...     

星载GMTI 雷达系统及其空时自适应信号处理

地面动目标检测( GMTI) 是脉冲多普勒雷达的重要应用领域之一。星载GMTI 雷达系统比传统的机载系统具有更强的适应性和能够获得更好的检测性能而受到广泛关注。主要就星载分布式稀疏孔径GMTI 雷达系统的系统特点及其空时自适应信号处理( STAP) 方法作了较为深入的分析, 基于星载分布式均匀线性阵列( ULA ) GMTI 雷达系统参数获得了典型的STAP 算法信杂噪比( SINR) 损失特性和性能比较。     

星载雷达在评估地基天气雷达非降水回波识别算法效果中的应用

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用(如定量降水估测)的结果,因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法,使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配,对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果,文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果,效果优于存在降水与超折射混叠的情况,当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时,经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况,将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较,结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。     

基于整体和局部参数估计的最优检测算法的性能比较

对以固定强度嵌入的乘性扩频水印的最优检测模型进行了研究．分别利用整体参数估计和局部参数估计方法对DFT、DCT和DWT域内最优检测的分布模型参数进行了估计，并就这两种参数估计的最优检测方法做出比较．通过实验得到以下结论：在无攻击条件下，局部参数估计的性能优于整体参数估计的性能；在有攻击条件下，整体估计的性能要好于局部参数估计的性能；压缩攻击会导致水印误检概率的增加,不同的攻击对模型造成的影响不同．     

星载雷达在评估地基天气雷达非降水回波识别算法效果中的应用

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果,因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法,使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配,对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果,文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果,效果优于存在降水与超折射混叠的情况,当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时,经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况,将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较,结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。     

基于LVD变换的大时宽带宽信号雷达高速目标检测方法

随着电子战及超高速武器的快速发展,在现有雷达体制下,传统目标探测技术面临着严峻的挑战。为了在提高雷达高速目标的检测性能的同时,兼顾雷达抗干扰能力和战场生存能力,雷达发射需具有低截获特性的大时宽带宽信号。这种情况下,高速运动目标产生尺度效应和脉内多普勒使得匹配滤波失效。针对该问题,提出一种基于吕氏分布(LVD)的大时宽带雷达信号高速多目标检测方法。该方法对高速目标回波的自相关函数进行尺度变换,消除时间变量与延迟变量之间的耦合;再通过2D-FFT变换将回波能量在变换域中积累成峰值;最后通过峰值检测实现对高速目标的检测与参数估计。仿真分析表明,该方法不仅在低信噪比(SNR)下具有较高的检测性能,并且在复杂场景中能够检测多个目标,同时具有较高的参数估计精度。     

星载雷达在评估地基天气雷达非降水回波识别算法效果中的应用

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果，因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法，使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配，对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果，文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果，效果优于存在降水与超折射混叠的情况,当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时，经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况，将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较，结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。     

多普勒天气雷达产品定点预警系统

本文主要探讨一种利用多普勒天气雷达产品,编写相应的软件系统,对原始雷达产品的文件进行读取并重绘,通过分析相应的回波强度,判断其发展趋势,移向,移速等参数,以达到对雷暴、降水、锋面等天气现象的预警作用。     

基于多线程的雷达数据实时处理系统

为了解决多普勒天气雷达实时处理系统研发过程中并发线程难以进行控制的问题,设计了一种多线程控制结构,在充分利用目前发展水平的多普勒天气雷达产品处理模块的基础上,实现了对江苏省全部多普勒天气雷达站的实时监控与数据的实时处理.该控制结构的应用,增强了对各雷达站点雷达基数据的监控与产品处理能力.     

基于ARM920T内核的雷达测速仪设计与算法研究

为了提高目前公路交通中对车辆速度的监测手段,提出一种基于ARM(advanced RISC machines)的新型雷达测速仪,结合多普勒测速原理和信号处理的谱估计法,介绍了由毫米波多普勒收发前端和SamsungS3C2410A处理器构成的雷达测速仪的整体设计,包括其硬件结构的设计和在ARM920T内核中实现基4时间抽取的快速傅里叶变换算法(fastFouriertransform,FFT)。实验结果表明,该雷达测速仪的测速精度可达±1km/h,其优化后的FFT算法具有很高的精度和运行效率。     

非正侧视机载雷达一种改进的多普勒频移算法

非正侧机载雷达的杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波分布不再满足独立同分布条件,导致统计型STAP处理器性能下降。多普勒频移（Doppler Warping,DW）算法沿主波束方向对杂波非均匀进行了补偿,但在其余方向上杂波非均匀依然存在,因而性能较差。提出了一种改进的非正侧视机载雷达杂波抑制算法——修正的多普勒频移法（Modified Doppler Warping,MDW）,先通过多普勒频移法使各距离单元的杂波谱在主波束方向重合,再沿多个多普勒通道使参考单元和检测单元的杂波谱保持一致,进一步消除非正侧视机载雷达的杂波非均匀程度。仿真结果表明,与原有方法相比,该方法的杂波抑制性能有明显提高,且运算量增加不多,是一种具有工程应用价值的方法。     

改进的基于DFT的OFDM系统信道估计算法

在正交频分复用（OFDM）系统中,针对常用的信道估计算法不能有效地抑制信道冲激响应中循环前缀长度内噪声的不足,提出了一种改进的基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法。该算法是一个多次迭代的过程,通过最小二乘算法获得导频位置处的信道频域响应,经过逆傅里叶变换后,利用时域内引入的能量增长速率函数来判断信道冲激响应分布情况,以便对其进行消噪处理,最后通过多次迭代进一步抑制子载波间干扰和加性高斯白噪声。仿真结果表明,无论在多普勒频移较小还是较大的情况下,该算法的估计性能均优于最小二乘（LS）信道估计算法、传统基于DFT的信道估计算法和基于阈值的信道估计算法。在系统误比特率为[10-2]时,改进的基于DFT的信道估计算法比其他算法有3~5 dB的性能增益。     

Noise cancellation in Doppler moment estimation of array weather radar signals using lifted biorthogonal wavelets

A new approach to estimate wind velocity and spectral width for weather radar is presented. In this paper, we deal with spectrum estimation and moments estimation of the received signal with a phased array Doppler weather radar. The lifted wavelet transform is applied on the estimated power spectral density prior to estimate the wind features (velocity, direction, spectral width). We apply the soft thresholding strategy on the lifted wavelet transform coefficients using the well-known minimax threshold as first guess. We estimate the velocity and the corresponding spectral width. We, iteratively, threshold the detail signal, in the wavelet domain, using an incremented threshold value until we obtain (using a stopping test) the optimal value of the initial threshold (minimax).In the first stage of the work, we have chosen a radar model used for meteorology to generate synthetic data on which we applied our algorithm. In the second stage, we used actual data got from the real radar that we used as model. The probative results we got with synthetic data are strengthened by the results obtained by the actual data.     

一种相位编码算法在气象雷达中的应用

描述一种被称为SZ相位编码的解距离模糊方法在脉冲多普勒气象雷达中的应用．首先给出了该方法应用到某气象雷达上所采用的系统框图；然后介绍了SZ相位编码的原理和编码序列以及基于这种编码给出了气象雷达解距离模糊算法的详细流程，并着重介绍了频谱重构的频域处理方法；最后给出了用该方法同时解出一次和二次气象回波的Matlab仿真，结果表明该方法对平均速度的估算较为准确．     

基于MSP430的车载雷达测速测距系统

为解决大雾沙尘暴等恶劣天气条件下交通事故频发以及汽车无法上高速公路的难题,提出一种基于MSP430单片机的车载雷达测速测距系统。该系统以16位超低功耗微处理器MSP430F436为核心,通过检测微波雷达传感器输出混频信号的频率和幅值,获取与前方目标车辆的相对速度和距离值并对其进行实时显示。当检测值超过阈值时该系统发出光声报警,在反应时间内警示驾驶员采取安全措施,从而避免与前方的目标车辆相撞。实验测试结果表明,该系统具有测量精度高、量程宽、功耗低等优点。     

基于频谱分析的串联重复序列识别方法

针对现有串联重复序列识别方法存在的计算量大、灵敏度低等问题,提出一种基于频谱分析的串联重复序列识别方法。该方法采用碱基的电子离子相互作用势作为基因序列数字化表示的方法,通过对数字序列作离散傅里叶变换得到序列中串联重复序列出现的频率,并对基因序列做加窗傅里叶变换,找出串联重复序列存在的位置。实验表明,该方法的计算量较已有方法减少了75%,并能较好地解决已有方法识别灵敏度低的缺点。     

支持向量机和遗传算法的人脸识别方法

支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ²和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人脸识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法（GA）的参数选择优化方法。利用笔者曾提出的基于小波分解和积分投影的人脸特征提取算法对人脸图像进行特征参数提取,然后利用优化的支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。     

基于KPCA光谱特征约束的水边线提取算法

为充分利用遥感影像的多波段光谱特征,提高水边线的提取精度,提出了基于核主元分析（KPCA）光谱特征约束的水边线提取模型。利用KPCA变换提取水体样本的光谱特征,采用最大似然法估计特征空间中水体光谱特征概率密度函数的特征参数,进而构建水体的光谱特征项。以测地线活动轮廓（GAC）模型为基础,建立图像数据项。结合光谱特征项和图像数据项建立水边线提取模型。在Landsat TM数据集上进行的水边线提取实验验证了算法的有效性,与GAC模型和基于距离正则化的水平集方法（DRLSE）相比较,该算法提取的水边线,在保证一定运行速度的情况下,更准确。     

改进蚁群算法和支持向量机的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种改进蚁群优化算法（ACO）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测方法（ACO-SVM）。将SVM模型参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到SVM最优参数,采用最优参数建立网络入侵检测模型。利用KDDCUP99数据集对ACO-SVM性能进行测试,结果表明,ACO-SVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。     

基于碳纳米管修饰金电极的多巴胺电化学传感器

利用偶氮胭脂红B（ACB）对多壁碳纳米管（MWNTs）进行非共价修饰,使其具有水分散性,将MWNTs-ACB水分散液滴涂于金电极表面并置于红外灯下烤干,即制得多巴胺（DA）电化学传感器。伏安研究表明：MWNTs—ACB膜对生物小分子DA的电化学氧化具有良好的催化作用。最优的检测条件下,DA的检测线性范围为：1．0×10-6～1．0×10-mol／L,检出限低至5．0×10-7mol／L（S／N=3）。对传感器的性能进行了考察,结果表明：该DA传感器具有良好的稳定性和重现性,灵敏度高,选择性好。将传感器应用于注射液中DA含量的测定,结果令人满意。