基于小波包变换与RBF网络的大地目标辨识

利用正交小波包变换的高信号时频分辨特性引入小波包能量特征提取法，用于五类典型大地目标的特征提取和距离可分性测度计算。结果显示，小波包能量特征提取法提取的五类典型大地目标特征具有更好的可分性。将小波包能量特征提取法与径向基函数网络相结合，提出了一种大地目标辨识算法。仿真实验表明，对于分解层次m＝5，信噪比SNR≥0dB，五类典型大地目标能完全辨识。表明该大地目标辨识方法在一定条件下是可行的，具有强的抗噪声干扰能力。     

基于小波变换的低信噪比雷达回波快速检测法

根据二进小波变换对信号分解的形式与特性,给出了信号在小波域中广义子波能量的定义,并利用子波变换的多尺度分解特性构造出广义小波能量积累器。在此基础上设计出一种直接利用广义小波能量积累对低信噪比雷达回波信号进行检测的快速算法。仿真实验结果表明,该检测算法对强白噪声及强声背景下的低信噪比信号检测比较有效,对背景噪声具有较好的自适应性,且该检测算法设计简单,执行速度快,可靠性高。     

基于遗传算法的广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统最优参数辨识

针对Takagi-Sugeno模糊逻辑系统的隶属函数不具有自适应性且模糊规则数的确定 带有很大的人为主观性,这里引入了一类广义Takagi-Sugeno模糊逻辑系统;在模型实现上，以 广义Takagi-Sugeno模型为个体,采用简单、有效的矩阵编码方式,借助遗传算法得到一个次优 的广义Takagi-Sugeno模糊系统模型,该模型不仅能很好地逼近所要辨识的非线性系统,而且 还具有较低的复杂度.仿真结果表明了广义Takagi-Sugeno模型及其参数辨识方法的正确性和 有效性.     

基于直方图和小波网络的雷达信号识别方法

信号识别是电子支援系统(ESM)的基础,作者在传统序列差分直方图的基础上,提出了基于小波网络对不同脉冲重复间隔(PRI)模式的雷达信号进行分类的新方法.仿真试验表明,该雷达信号分类算法具有收敛速度快、自适应能力强、结构简单等优点,并且该算法在脉冲有丢失或被噪声污染的情况下仍然有很高的识别概率.该算法在雷达对抗中具有一定的实用性.     

基于DUC的ISAR图像欺骗干扰技术

针对宽带线性调频体制雷达,介绍了一种图像欺骗干扰信号的实现方法。通过分析雷达回波去斜率解调原理,得到图像欺骗干扰信号的特征表达式。然后采用正交数字上变频（DUC）技术进行基带信号数字域调制和频率变换。经过高性能频谱仪和成像软件分析,证明了该干扰算法能产生具有欺骗效果的图像（400点×400点）。     

一种短波通信盲信道快速分离算法

在短波通信中针对盲信道个数不恒定、信道频谱理论上不重叠的盲信道分离问题,基于小波多分辨率分析技术提出一种盲信道快速分离算法,并对实测短波通信信号进行盲信道快速分离的Monte Carlo试验。仿真结果表明,本文所提出的短波盲信道快速分析算法的分离精度和信道正确分离率都较高、抗噪声干扰能力强。     

基于变尺度正交小波包变换的脉冲响应辨识方法研究

In this paper, by applying a group of specific orthogonal wavelet packet to Eykhoff algorithm, a new impulse response identification algorithm based on varying scale orthogonal WPT is provided. In comparison to Eykhoff algorithm, the new algorithm has better practicability and wider application range. Simulation results show that the proposed impulse response identification algorithm can be applied to both deterministic and random systems, and is of higher identification precision, stronger anti-noise interference ability and better system dynamic tracking property.     

建筑细部设计研究

从建筑细部概念、细部与整体的关系两方面对建筑细部进行了阐述;同时归纳了建筑细部的设计原则,并对建筑细部的处理手法进行了研究,从而获得良好的细部形式,以进一步丰富、完善细部形象。     

未知雷达信号BFSN聚类分选算法的FPGA实现

信号分选是雷达侦察系统中至关重要的环节,利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现雷达信号分选对系统速度和可靠性的提升具有重大影响,为此提出了一种非处理器架构并完全基于FPGA器件的广度优先搜索邻居(BFSN)聚类分选算法实现架构。在Xilinx公司的Virtex 5 FPGA上进行了硬件实现,并通过软件仿真与硬件测试对架构进行了实验验证。实验结果证实,该架构可对5部模拟雷达信号进行有效且快速的处理,证明了基于FPGA的雷达信号分选实现在工程上的可行性与高效性。     

基于截距分析的改进雷达信号分选算法

常用的雷达分选算法易出现脉冲重复间隔谐波和同部雷达信号脉冲序列断裂的问题,鉴于此提出了一种基于脉冲到达时间拟合直线截距分析的改进雷达信号分选算法。该算法通过对到达时间拟合直线截距的分析,判断出上述2种情况,整合相应脉冲序列,从而得到正确的分选结果。到达时间截距分析算法能增强雷达信号分选算法的鲁棒性,降低算法对搜索容限的依赖,具有良好的工程应用价值。仿真表明,改进的信号分选算法比序列差值直方图算法的分选概率高20%。