一种适用于开关电容电路的MOS开关栅增压电路

提出了一种新的MOS器件栅增压电路,它在减小MOS开关导通电阻的同时,减少了衬偏效应以及MOS开关输出信号的失真. 该电路采用了0.13μm 1.2V/2.5V CMOS工艺,HSPICE的仿真结果表明该栅增压电路适用于高速低电压开关电容电路.     

基于通道参数估计的多输入多输出雷达定位

针对统计MIMO雷达定位精度和目标分辨力不高的现状,提出基于收发通道参数估计的高精度MI-MO雷达定位方法。与传统做法不同,该方法采用共轭信号延迟发射模式,处理回波数据时首先估计MIMO雷达虚拟通道的系数,再利用估计结果修正目标参数估计模型,对目标实施定位。理论分析和仿真结果均表明:该方法极大地提高了统计MIMO雷达的定位精度和目标分辨能力,充分开发了大间距配置MIMO雷达参数估计的潜能。     

静态环境下基于分段变步长NLMS 的收发隔离技术

收发隔离是干扰机系统中的关键问题,若隔离度不够,轻则削弱干扰机效率,重则造成自激使干扰机不能正常工作。传统的最小均方(LMS)算法应用到基于自适应系统辨识的收发隔离中时,由于精度不够,隔离性能并不理想。针对该问题,提出一种分段变步长归一化LMS(NLMS)算法。该算法利用迭代系数状态因子对迭代系数与真实系数逼近状态进行分段,当迭代系数状态因子处于不同的区间时,采用不同的变步长方案。理论分析和仿真证明:与基于其他LMS 算法的隔离方案相比,基于分段变步长NLMS 算法的收发隔离方案隔离性能有较大的改善。     

分布式全相参雷达相参性能分析

该文针对多脉冲发射协同结构的分布式全相参雷达,首先建立了全相参模式下的信号模型,然后推导了输出信噪比增益(oSNRg)的解析式,并基于相干参数估计的克拉美-罗界(CRB),利用多项式拟合,获得了oSNRg上界的数值解。结果表明:增加发射天线数或脉冲数能够提高oSNRg;而增加接收天线数能否提高oSNRg取决于输入信噪比大小,输入信噪比较大时则oSNRg随之提高,较小时反而随之下降。最后的仿真实验验证了研究结论的正确性。     

基于相关法的分布式全相参雷达相干参数估计及相参性能

针对一般结构的分布式全相参雷达,研究了基于相关法的时延差和相位差估计性能以及输出信噪比增益(oSNRg)。首先分别建立多输入多输出(MIMO)模式和全相参(FC)模式下的信号模型。然后重点分析估计相位差时的相位模糊问题,并提出一种有效的解模糊方法。数值实验结果表明:当输入信噪比足够高时,相关法能够获得稳健的相干参数估计,且oSNRg接近理想值。     

对STAP雷达的投散射式干扰可行性研究分析

针对对空时自适应处理器的投散射式干扰方法,本文着重研究该干扰方法的可行性问题。空时自适应处理技术具有卓越的杂波抑制能力和抗干扰能力,传统的干扰方法较难产生有效的干扰效果,而投散射式干扰能够产生具有空时二维矢量特性的信号,干扰效果显著。但该干扰方法因地面散射特性会导致干扰功率下降,本文通过分析投散射式干扰的基本原理和几何空间布局,分析了干扰信号与杂波的等距离环解析式,提出了距离单元中各类信号空间全向回波功率的数学计算模型,仿真研究了投散射式干扰的可行性。实验仿真结果证明,投散射式干扰方法是可行有效的。      

一种降维的MIMO雷达MVDR波束形成算法

深入研究了多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）雷达的波束形成问题,针对MIMO雷达直接运用常规的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成算法时所需的训练样本数大和运算复杂度高的不足,提出了一种降维的MVDR波束形成算法。该算法首先将1个 维（ 分别为发射和接收阵元数）的权矢量分解成两个低维（1个 维和1个 维）权矢量的Kronecker积,然后分别利用MVDR算法求得分解后的两个权矢量,最后再合成原始的最佳权矢量。该算法通过将一个高维权矢量的求解问题转换成两个低维权矢量的分别求解问题,在保证波束形成器性能的基础上有效地降低了运算复杂度,减少了所需的训练样本数,因此本文算法更具有实际应用价值。仿真结果验证了算法的有效性。      

基于多相码的MIMO雷达模糊函数

从MIMO雷达的特点出发,在双基地雷达模糊函数基础上,提出了MIMO雷达的模糊函数.MIMO雷达的模糊函数是各双基地雷达模糊函数的线性组合,并且双基地雷达的模糊函数是直角坐标系中目标速度和位置的函数.数值计算表明,MIMO雷达的模糊函数具有直接确定目标位置和速度的能力,并且模糊函数与参考点的选取无关,通过增加发射站和接收站的数目能够提高模糊函数的位置分辨率.     

基于无味卡尔曼滤波的空对海单站无源BO-TMA

探讨了目标运动分析(TMA)问题中的递推非线性滤波问题,介绍了基于无味变换(UT)的无味卡尔曼滤波(UKF)的设计思想与具体实现,特别针对空对海单站无源只测向TMA(BO-TMA)问题,建立了问题的离散非线性滤波估计模型,设计了典型的应用场景,并应用UKF和EKF(扩展卡尔曼滤波)分初值无偏和有偏两种情况,从算法的估计值、估计方差、均方根误差(RMSE)和归一化新息平方(NIS)等方面进行了对照研究,给出了Monte Carlo仿真运行结果;表明UKF在该应用背景下是切实可行的,显示出良好的滤波一致性,具有更高的估计精度和更强的收敛特性.     

依据迭代系数状态因子分段的变步长NLMS算法

针对固定步长的归一化LMS算法（NLMS）存在不能同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题,本文提出一种依据迭代系数状态因子进行分段的变步长NLMS算法。该变步长NLMS算法采用迭代系数状态因子作为表征迭代系数与实际系数的逼近状态的指标。当迭代系数状态因子值大于1,则说明迭代系数有偏离真实系数的趋势,此时采用步长因子较大的变步长方案;反之,说明迭代系数有逼近真实系数的趋势,应该采样步长因子较小的变步长方案。这样的自适应选择措施使得算法具有较强的收敛能力。理论分析和实验表明:在同样实验条件下,本文算法能够获得比其他文献更快的收敛速度和更小的稳态误差。