采用实时功率反馈的半导体激光器幅度调制方法

针对现有半导体激光器（Laser Diode,LD）幅度调制电路具有调制幅度不稳定、调制波形存在非线性失真的缺点,提出采用实时功率反馈的幅度调制方法。通过光电二极管（Photodiode,PD）实时监测LD的输出功率,再根据LD的输出功率自动调整LD工作电流,使其输出功率随调制信号线性变化。最后根据提出的调制方法设计并实现了调制电路,实验结果表明:在温度20~40℃范围内,调制电路的-3 dB带宽达到20 MHz,调制功率的幅度稳定度优于4%,最大非线性误差为0.1%。该调制方法提高了半导体激光器的输出功率稳定性,减少了调制波形的非线性失真,拓宽了半导体激光器的线性工作范围。     

基于极大似然DOA估计的多阵列交叉定位研究

利用极大似然(ML)方法对远场目标的DOA进行估计,并将多个阵列的DOA估计进行交叉定位,从而实现远场目标的精确定位.同时针对单目标和多目标以及目标信号已知和未知时的CR下界进行分析;特别推导了时间同步误差的CR下界,认为时间同步误差的CR下界与时间同步方差、阵列几何关系和方位角有关;但与频率无关.在给出多DOA交叉定位算法的基础上,利用真实试验数据,分别使用基于时延估计的DOA算法和基于ML的DOA算法对远场目标进行交叉定位,结果表明,MLDOA的定位精度要高于时延估计DOA的定位精度.     

五元十字阵用于2-D远场目标精确定位的关键因素分析

文中从声阵列设计入手,重点讨论了影响五元十字平面圆阵2-D远场目标精确定位的几个关键因素之间的关系;这些因素包括阵列孔径、传感器数量、系统采样频率、定位精度以及目标距离等.而增大声阵列孔径则可以有效提高估计距离和定位精度.     

飞机声信号的特征提取与识别

在对某型喷气飞机声信号做时频域分析的基础上，采用LMS自适应横向滤波对飞机声信号作预处理，而后分别采用过零率和小波变换作目标特征提取。对这两种方法提取的特征再分别应用BP神经网络作目标分类识别，结果表明这两种特征提取方法与BP神经网络分类器相结合对处于起飞或降落滑跑中的喷气飞机均有较高的识别率。     

低空飞行目标辐射噪声的阵列接收数据仿真

通过设计一套软硬件系统实现了阵列接收到直升机辐射噪声的仿真。通过设定目标运动参数、阵元位置参数、环境参数及目标类型参数，此仿真系统可以对特定的直升机仿真产生在指定飞行轨迹和指定环境下阵列接收到的数据。仿真系统的环境参数包括真实环境中的温度、湿度、噪声级、风速、风向等方面，从而可以在最大程度上逼近真实环境。该仿真系统仿真出来的数据在很大程度上可以代替外场实验的实测数据，从而节省了大量的人力和物力以及大大缩短了科研周期。     

一种线性调频连续波探测抗欺骗式干扰方法

针对用于亚音速弹载探测的毫米波线性调频连续波(LFMCW)探测体制,采用射频存储转发技术,提出一种基于高分辨率一维距离像（HRRP）并结合线性调频Z变换（CZT）频谱细化算法以及动态时间弯曲（DTW）匹配算法的抗欺骗式干扰方法。分析了LFMCW探测体制下多散射中心目标回波模型以及基于数字射频存储技术（DRFM）的干扰信号模型;在常规恒虚警（CFAR）检测基础上,利用CZT获取目标信号细化频谱,提取出目标HRRP特征,并采用DTW进行特征匹配,对真实目标与干扰目标进行区分。仿真及实验结果表明,对采用毫米波LFMCW体制探测的亚音速弹载探测器,所提的CZT-DTW联合检测方法能够有效区分真实目标与采用DRFM的干扰目标。     

基于盲分离技术的多目标识别仿真研究

针对智能引信应用中需要解决的多目标识别问题,提出基于盲分离技术的解决方案,建立了信号盲分离问题的模型,设计了盲源数估计算法以及两种不同的盲分离目标识别算法,并利用在消声室获得的多源目标的声信号对算法性能进行仿真分析.结果表明:基于四阶累积量的盲源数估计算法可以有效判定信源个数;在存在测量时延的情况下,卷积信号盲分离目标识别算法能够实现多目标源的识别.     

一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法

针对多传感器观测数据质量不同且未知时,多传感器量测迭代更新高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器跟踪算法的结果对更新顺序敏感的问题,该文提出一种多传感器自适应量测迭代更新GM-PHD跟踪算法AIU-GM-PHD。首先基于多传感器融合一致性度量,提出一种用于在线评估各传感器跟踪结果质量的方法;然后对多传感器迭代融合顺序进行优化,最后构建相应的多传感器GM-PHD融合跟踪算法。为了解决多传感器自适应顺序迭代融合无法体现传感器质量差距的问题,提出了一种自适应带权伪量测迭代更新GM-PHD跟踪算法PAIU-GM-PHD。仿真结果表明,与常规多传感器迭代更新GM-PHD跟踪算法相比,所提算法能够获得鲁棒性更好、精度更高的跟踪结果。     

基于关联维数迭代局部投影算法的装甲目标声信号去噪研究

为了抑制装甲目标声信号中包含的噪声成分,消除其对信号特征提取的不利影响,针对局部投影法中邻域半径选取困难的问题,提出了一种基于关联维数迭代的局部投影算法（CDBI-LPM）。对典型混沌系统Lorenz序列分别叠加不同噪声水平的高斯白噪声,得到信噪比为20 dB和10 dB的含噪信号,运用本算法对其进行去噪仿真实验。结果证明,本算法不仅简化了计算量,而且可以使Lorenz系统的动力结构得到良好的恢复。应用本算法对坦克和轮式装甲车两类装甲目标的实际声信号进行去噪处理,样本信号的噪声强度显著下降,关联维数减小,信号序列的吸引子结构由杂乱变得有序,说明了本算法可有效消除非线性信号中所含噪声。