TACAN信号侦收处理技术

介绍了TACAN信号的格式和基本特征,提出了一种通过对TACAN信号的分选、识别,获得主、辅基准群脉冲,计算基准群与包络相位零点之间的相位差,得到TACAN方位信息的处理方法.利用MATLAB对TACAN信号分选以及方位处理进行了仿真分析.仿真结果表明,此方法能够获得精确的TACAN方位信息.     

微波工程系列课程的体系改革与教学内容优化

本文针对我校微波工程系列课程教学改革的实际情况,对微波工程系列课程体系的构建、教学内容的优化、实践教学环节等方面进行了大量研究与探索,提出了微波工程系列课程建设与改革的方案。在课程体系改革方面,针对微波工程课程的特点,构筑了一个“多类别模块化组合式”微波工程系列课程体系;在教学内容方面,重新整合各门课的知识模块,形成系列教材的特色;强化实践教学,注重学生创新思维和创新能力的培养,取得了明显的成效。     

基于无噪协方差矩阵变换的宽带测向算法

宽带测向一直是阵列信号处理领域研究的热点。本文提出了一种基于无噪协方差矩阵变换的宽带测向算法。该算法通过构造变换矩阵，把各个窄带频率处的无噪协方差矩阵变换到聚焦频率处，然后应用子空间的方法得到波达方向估计值。与通常的信号子空间宽带测向算法相比，本文提出的算法不需要对波达方向进行预估计。理论分析证明了本文波达方向估计算法的无偏性。把该算法应用到均匀线阵上，仿真实验结果证明了算法的有效性。     

发射天线阵列配置对空时分组码分集增益的性能分析

基于空间相关信道下的空时码成对错误概率．在角度功率谱为均匀分布的情况下，将空间信道相关性矩阵表示为阵列尺度半径的函数．利用空时分组码矩阵的正交特性。推导出空时分组码成对错误概率与空间相关矩阵特征值的关系表达式，并利用数值分析的方法比较了均匀圆阵和均匀线阵的分集增益。结果表明在天线阵列小尺度分布条件下圆形阵列优于线性阵列。最后通过计算机仿真验证了理论分析结果。     

基于核方法的二维线性判决分析的人脸识别算法

针对基于二维线性判决分析的人脸识别算法中缺少非线性判决信息的问题,提出了一种改进的基于核方法的二维线性判决分析的人脸识别算法。实验结果表明,改进后的算法相对原算法具有更好的识别效果。在此基础上研究了在使用多项式核函数时本文算法的性能,得出了在选用低次数多项式核函数时识别率较高的结论。     

一种空时分组码信道估计联合符号检测算法

无线信道的时间选择性衰落主要由多谱勒频移和载频的偏移引起,文中时变信道模型采用Jakes模型,信道估计采用Kalman递推算法.信道估计联合符号检测算法包含解码器和信道估计算法两个部分.文中提出一种基于矩阵UR分解的解码器改进了信道估计联合符号检测算法,计算机仿真结果表明提出的方案表现出了更好的性能.     

复值信号盲分离固定点迭代算法

复值非高斯最大化算法是一种针对任意复值非高斯混合信号的自适应盲源分离算法,算法需要人为设置步长调节参数.在信号源和信道参数未知的条件下,很难选择合适的步长调节参数,步长过小,则收敛过慢,步长过大,则容易发散.针对这一问题,在该算法中引入归一化惩罚函数构造出新的代价函数,直接对复值变量的代价函数求导优化,得到2种新的不需要步长调节参数的固定点复值混合信号盲源分离算法.该算法不但可以同时分离常态和非常态信号,而且计算量小,分离误差小,算法稳定时需要的采样点数少,尤其是不需要设置步长调节参数,使该算法更加具有实用价值.仿真实验验证了算法的有效性.     

自适应复数信号独立分量分析算法

针对强不相关变化算法不适用于谱系数相同的非圆信号的问题,提出了一种自适应复数独立分量分析算法.利用非圆信号的二阶统计量都不为零的特点构造代价函数,在复数域中直接优化代价函数,推导出一种针对非圆信号的自适应算法.该算法不仅对谱系数相同的非圆信号有效,而且适用于任意包含有非圆信号的统计独立的信源信号,不需要计算特征向量和奇异向量,算法的结构简单.实验仿真结果验证了算法的有效性.     

A band selection method of hyperspectral remote sensing based on particle frog leaping algorithm

Dimensionality reduction is becoming an important problem in hyperspectral image classification. Band selection as an effective dimensionality reduction method has attracted more research interests. In this paper, a band selection method for hyperspectral remote sensing images based on subspace partition and particle frog leaping optimization algorithm is proposed. Three new evolution strategies are designed to form a probabilistic network extension structure to avoid local convergence. At the same time, the information entropy of the selected band subset is used as the weight of inter-class separability, and a new band selection criterion function is constructed. The simulation results show that the proposed algorithm has certain advantages over the existing similar algorithms in terms of classification accuracy and running time.     

一种改进型粒子群优化波达方向估计算法

对空间多个窄带信号源的高分辨波达方向估计是移动通信、雷达、声纳、电子监控和地震研究等信号处理中的重要问题之一.而现在的一些获取波达方向估计最大似然解的算法存在收敛速度慢或者局部极值问题,为了克服这些问题,本文以粒子群算法为基础,在粒子群算法的速度更新公式基础上考虑了粒子平均信息的影响,并对惯性因子进行改进,考虑了当前粒子与当前最优粒子之间的距离,并用其来寻求波达方向最大似然估计的全局最优解.仿真结果表明:与改进前的粒子群算法相比,基于改进粒子群优化算法的波达方向估计在提高搜索全局最优速度和估计精度上都有优势.