超宽带穿墙SAR成像中的多径干扰抑制

超宽带穿墙合成孔径雷达(SAR)进行成像时,目标之间的多径传播会在图像上产生虚假目标,这将严重影响目标的检测性能和系统的灵敏度。建立了超宽带穿墙SAR的多径散射模型,通过分析得到多径产生的虚假目标的重要特征:方向依赖性,据此提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的多径干扰抑制方法。仿真结果表明,该方法能够使真假目标的峰值比提高11 dB左右。     

基于神经网络的混沌调频信号旁瓣抑制算法

为了提高雷达的抗干扰(ECCM)能力,采用混沌调频(FM)信号进行传输,但其回波经传统匹配滤波处理后,存在较高的随机分布的距离旁瓣,严重影响了雷达的性能。提出了一种以量子粒子群优化算法(QPSO)训练径向基函数(RBF)神经网络进行混沌FM信号旁瓣抑制的新方法。将RBF神经网络的参数组成一个多维向量,作为算法中的粒子进行进化,由此可在全局空间中搜索最优解。仿真结果表明,该方法计算简单,收敛速度快,并具有较好的数值稳定性,能很好的抑制距离旁瓣。     

机多元码脉位调制和脉间二元序列相位调制的混合波形设计

本文提出了一种利用随机多元码脉位调制（ＰＰＭ）和脉间伪随机或随机二元序列相位调制（ＰＭ）相结合的混合波形设计方法。推导并分析了这种混合波形的平均模糊函数。结果表明这种混合波形不仅具有结构简单、易于处理等特点，而且具有的测距和测速性能，以及良好的ＥＣＣ性能。     

等炸高引信高度散布问题初探

等炸高引信的高度散布问题是目前为人们所关注的一个问题。本文从引信体制的选择、多普勒信号和地面散射特性的影响三个基本问题着手,分析了引起等炸高引信高度散布的主要原因,提出了缩减等炸高引信高度散布的一般途径。     

从广义采样、小波到压缩感知

采样是对模拟信号进行数字化处理的关键环节。近年来,信号带宽及信息传输速率的快速增长致使采用传统采样机理的信号处理方法面临巨大挑战,小波变换与压缩感知等新型信号处理技术应运而生。在这种情况下,有必要从理论上重新审视经典的Shannon-Nyquist采样定理,研究具有普适性的信号表达与采样重构理论。本文从信号空间投影与函数表达的角度分析了信号表达的本质,介绍了Shannon传统采样与重构理论,以及由Papoulis提出的经Unser等所推广的广义采样与重构理论。从数学上重点探讨了小波变换（Wavelet transform）和压缩感知（Compressed sensing,CS）等现代信号处理及变换方法与广义采样的一致性。同时,通过线性调频(Linear frequency modulation, LFM)信号的实例仿真,说明采样与重构的关系以及在各个方法之间的异同性。     

基于Hermite 插值滤波器的直接延时补偿超宽带波束形成技术研究

超宽带(UWB)信号波束形成是UWB 雷达的关键性技术。传统的波束形成方法存在瞬时带宽和扫描角度受限,波束偏移等问题,直接延时补偿法是避免上述问题的有效途径。该文提出了基于Hermite 插值滤波器的直接延时补偿波束形成方法,理论分析和仿真结果均表明Hermite 插值滤波器幅频特性和群时延特性优于目前常用的Lagrange 和径向基插值滤波器。超宽带线性调频信号实例仿真也表明了该方法在超宽带波束形成性能方面的优越性。      

基于分布式无线网络的无线电层析成像方法与实验研究

无线电层析成像(RTI)是利用无线传感网络对目标成像的新兴技术,在区域目标监测与定位等方面有广泛的应用。该文研究基于无线网络链路损耗和层析成像机理的区域目标成像定位方法,在链路质量指标(LQI)的测量基础上构建了目标成像的网络结构,通过压缩感知中的匹配追踪重构(OMP)算法对目标图像进行重建,最后通过实验验证该方法的有效性。      

基于粒子滤波的混沌信号盲分离

该文首先建立了混沌信号盲分离问题的状态空间模型,进而通过引入Rao-Blackwellisaion策略和加扰动的方法,提出了一种基于粒子滤波的在线盲分离算法。在此基础上,为了降低分离后信号中的残留噪声,提出了新颖的延迟估计方法,很好地解决了传统的延迟加权(delay-weight)方法中信号源之间的相互干扰问题。