弹道中段不同平动多目标的平动参数估计方法

弹道中段多目标具有不同的平动参数，以往针对单目标和同一平动参数的群目标的平动补偿方法不再适用。针对此问题，该文提出了基于高阶模糊函数、延迟共轭相乘及时频分布处理相结合的多目标平动参数和微动周期估计方法。首先，该方法利用高阶模糊函数估计出平动2阶加速度和微动周期；然后，通过对1次补偿后的回波进行延迟共轭相乘估计出平动1阶加速度；最后，利用2次补偿后目标回波时频图的差异，对时间轴进行加权累加估计出剩余平动速度。仿真结果验证了所提算法对于多目标不同平动参数估计的有效性。     

基于延迟共轭相乘的弹道目标平动补偿

弹道目标微动叠加在弹道高速平动基础上,为了获得目标的微多普勒信息,需要对平动进行补偿。该文提出了一种基于延迟共轭相乘的平动参数估计方法,该方法通过延迟共轭相乘保留平动信息而消除微动的影响,并将平动参数估计问题转换为多项式相位信号参数估计问题,实现了平动参数的估计。仿真结果表明,所提算法能够在较低信噪比下实现平动参数的高精度补偿。      

弹道中段进动目标高精度平动补偿方法

该文针对中段进动目标平动补偿问题,分析了中段目标平动及进动的运动特性,指出中段目标进动具有轴对称性,并利用这一特性提出一种基于对称共轭相乘的进动目标平动参数估计方法。该方法通过对称数据的共轭相乘处理消除微动的影响,仅保留平动参数信息,然后根据共轭相乘后数据傅里叶变换的峰值信息估计平动参数,并基于所估计平动参数实现了中段进动目标平动的高精度补偿。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

空间锥体目标的平动补偿与微动特征提取方法

微动特征对空间锥体目标识别与参数估计等有着重要意义,而目标的平动会破坏微多普勒谱的结构,影响微动特征的提取.针对这一问题,提出了一种基于时变自回归(Time-Varying Autoregressive,TVAR)模型的平动补偿与微动特征提取方法.算法首先分析了锥体目标的散射特性,在此基础上推导了微动和平动引起的回波瞬时频率的变化规律;利用TVAR模型估计目标回波的瞬时频率,并对估计结果作解模糊和重新关联处理,从而获得回波的瞬时频率分量;最后,对瞬时频率分量包络进行多项式拟合,利用拟合结果补偿目标平动,进而提取出微动特征.基于电磁计算数据的实验验证了所提算法的有效性及精确性.     

弹道中段目标平动径向速度估计的状态空间方法

为了分析弹道中段飞行目标的微动分量,需要对雷达回波中的高速平动分量进行准确估计和补偿.该文建立了目标高速平动和微动共同作用下的超宽带信号模型,提出了一种基于状态空间处理的平动径向速度高精度估计方法,该方法可以有效抑制微动分量对平动径向速度估计的影响,估计精度优于传统方法.同时包含高速平动分量和微动分量的超宽带信号模型,也可直接用于后续的微动参数提取处理.仿真结果验证了文中信号模型与径向速度估计方法的有效性.     

弹道中段群目标平动补偿与分离方法

弹道微动群目标时频图是多目标多散射点微多普勒的叠加,以往针对单目标的补偿与分离方法不再适用。针对这一问题,该文首先分析了群目标及诱饵的微多普勒形式;利用弹道中段目标运动平稳,短时观测加速度近似为常数的特性,采用Radon变换检测微多普勒曲线的倾斜程度,用最小熵准则和高斯函数拟合的方法估计平动参数,进而完成平动补偿;对补偿后的群目标时频图利用Viterbi算法提取各条微多普勒曲线,依据同一目标各散射点微多普勒的周期相关性,完成群目标分离;最后仿真验证了以上方法的有效性。     

一种低信噪比下稳健的ISAR平动补偿方法

远距离小目标/隐身目标逆合成孔径雷达成像在目标检测系统中具有重要作用,然而由于回波信号存在信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）低等问题,使得传统基于距离包络对齐的平动补偿方法失效;导致后续初相校正和方位聚焦处理性能急剧下降.针对该问题,本文提出一种低信噪比下参数化平动补偿方法.首先,将回波信号建模为多成分的多项式相位信号,并通过挖掘运动目标上所有散射体具有相同的平动历程这一先验信息,利用相位差分（Phase Differencing,PD）和Keystone变换将目标上所有散射体能量聚集到同一距离单元.然后,通过相干积累三次相位函数将该距离单元内的所有散射体能量集中到一个强点,进而估计出目标平动参数实现低SNR下平动补偿.最后,理论分析和实测数据实验验证了该方法的有效性.     

基于Shi-Tomasi角点检测算法的弹道目标平动补偿

弹道目标在中段飞行的过程中,存在平动和微动两种运动方式.由于平动会破坏微多普勒结构,为了获得目标的相关参数以便对目标进行识别,需要对平动分量进行补偿.针对该问题,本文提出了一种基于Shi-Tomasi角点检测算法的弹道中段目标平动补偿方法.该算法从图像处理的角度出发,可以有效的提取出图像中的角点信息.之后,根据得到的角...     

基于距离和差值序列的复杂运动目标微动特征提取

针对由平动和摆动构成的复杂运动目标微动特征提取,提出一种基于距离和差值序列的微动特征提取新方法.该方法首先从复杂运动目标一维距离像估计距离和差值,再利用时间-距离像的距离和差值序列提取目标不同散射点的摆动幅度、摆动周期等微动参数并准确估计出目标平动距离.分析了算法适用条件,开展了仿真实验,仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性.该特征提取方法可推广应用于一般平动与旋转等其他周期性运动构成的复杂运动目标微动特征提取.     

基于高阶矩函数的宽带雷达微动特征提取

雷达目标部件的旋转运动引起的微多普勒效应为目标精确识别提供了新的技术途径,近年来获得了广泛研究。该文以含旋转部件目标为例,提出一种基于高阶矩函数的宽带雷达微动特征快速提取方法。首先对经参考信号共轭相乘后的旋转散射点回波信号进行了分析,并得到了其关于不同快时间及慢时间的高阶矩函数,然后,通过检测该函数虚部傅里叶变换累积结果的峰值位置,实现了目标部件微动特征的快速提取。仿真实验验证了该方法的有效性。     

Translational Neuroelectronics

Neuroelectronic devices are critical for the diagnosis and treatment of neuropsychiatric conditions, and are hypothesized to have many more applications. A wide variety of materials and approaches have been utilized to create innovative neuroelectronic device components, from the tissue interface and acquisition electronics to interconnects and encapsulation. Although traditional materials have a strong track record of stability and safety within a narrow range of use, many of their properties are suboptimal for chronic implantation in body tissue. Material advances harnessed to form all the components required for fully integrated neuroelectronic devices hold promise for improving the long‐term efficacy and biocompatibility of these devices within physiological environments. Here, it is aimed to provide a comprehensive overview of materials and devices used in translational neuroelectronics, from acquisition and stimulation interfaces to methods for power delivery and real time processing of neural signals.     

合理规划有线电视系统数字化平移方案

1概述 有线数字电视之所以能够在国内外得以迅速发展，是与其自身的优势分不开的。有线电视网具有结构先进、网络资源丰富、用户群体庞大等优点，数字技术和有线电视两者的有效结合具有极大的发展空间。我国大中城市的有线电视网络已基本改造成为宽带HFC网络，现在所面临的另一大改造课题是全国网络的数字化传输改造。随着广播电视数字化的发展，有线电视开始了迈向数字化宽带的进程。     

Translational motion compensation for coronary angiogram sequences

A method of compensating for the lag of the video cameras typically used in angiographic systems is presented for use in sequences of digitized X-ray images. The lag effect is reduced by a straightforward weighted subtraction, which has the undesirable side effect of increasing noise. By superimposing several lag-corrected and appropriately shifted images, however, the signal-to-noise ratio can be restored. The algorithm uses the phase-correlation method to measure the two-dimensional shift of a mobile coronary arterial structure. Processing is confined to a rectangular area of interest (AOI), which encloses a feature of clinical significance. The differences of the phases of the Fourier transforms of two frames is computed, combined with an appropriate filter, and inverse Fourier-transformed to produce a phase-correlation image. The vector separation from the origin of image space of the peak of the phase-correlation image is the estimate of the shift of the artery's position in the second frame as compared to the first. The isolation of the AOI from the surrounding image is achieved by the application of a window and correction for any linear trend in the background intensity.     

Translational motion compensation in ISAR image processing

In inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging, the target rotational motion with respect to the radar line of sight contributes to the imaging ability, whereas the translational motion must be compensated out. This paper presents a novel two-step approach to translational motion compensation using an adaptive range tracking method for range bin alignment and a recursive multiple-scatterer algorithm (RMSA) for signal phase compensation. The initial step of RMSA is equivalent to the dominant-scatterer algorithm (DSA). An error-compensating point source is then recursively synthesized from the selected range bins, where each contains a prominent scatterer. Since the clutter-induced phase errors are reduced by phase averaging, the image speckle noise can be reduced significantly. Experimental data processing for a commercial aircraft and computer simulations confirm the validity of the approach.     

弹道目标平动补偿与微多普勒特征提取方法

针对传统逆合成孔径雷达(ISAR)成像中的平动补偿方法并不适用于弹道目标平动补偿的问题,该文提出了一种弹道目标平动补偿与微多普勒(m-D)特征提取方法。在分析有翼弹道目标未完成平动补偿时的m-D效应的基础上,首先采用形态学中的骨架提取方法抑制1维距离像旁瓣,再在快时间频率(距离)-慢时间平面上搜索分离各散射点的m-D特征曲线,然后对其进行经验模式分解(EMD)分解,利用分解结果中的趋势项分量完成目标回波的平动补偿,并通过分析EMD分解结果获得了目标的自旋频率、锥旋频率等特征信息。仿真实验验证了所提方法的有效性与鲁棒性。     

Exact Solutions for Dense Electron Beams with Translational Symmetry

Journal of Communications Technology and Electronics - Variants with generally spatial trajectories with one of the Cartesian coordinates that is cyclic for describing flows have been revealed...     

基于联合平动补偿的InISAR 成像方法研究

图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像的关键步骤。针对传统InISAR 三维成像方法在图像配准步骤计算量过大、限制条件过多等问题,提出了一种基于联合平动补偿的InISAR 三维成像算法。该算法通过距离向和方位向的联合平动补偿,在得到二维逆合成孔径雷达(ISAR)图像的同时,完成了不同ISAR 图像的精确配准。与传统的基于相关图像配准的三维成像方法相比,该算法简单易行,计算效率更高。仿真结果验证了不同信噪比条件下该算法的有效性和稳健性。     

ISAR机动目标的平动补偿和瞬时成像研究

机动目标成像近年来受到广泛注意.本文首先讨论平动补偿,它通常可以分解为两步进行──包络对齐和自聚焦,分析表明,针对平稳目标的包络对齐方法仍然适用于机动目标,而根据相干积累原理,已有的自聚焦方法从理论上和实际上都不是最优的,我们提出适用于机动目标和平稳目标的迭代相干积累自聚焦(ICSA)算法,PGA(相位梯度算法)是ICSA算法的一个特例; 然后,本文讨论机动目标的瞬时成像,它实际上是一个瞬时谱估计问题,已有的一些瞬时成像方法只适用于散射点子回波为线性调频信号(多普勒分布为直线).针对时频分布为非直线的情况,我们提出用自适应窗短时chirplet分解方法估计信号的瞬时频率和瞬时幅度,并结合"洁净"技术,提出了快速自适应窗短时chirplet分解成像(ACDI)算法.实测数据的处理表明本文提出ICSA算法和ACDI算法是有效的.     

机载双基地SAR回波信号模型及其仿真

重点研究了平行飞行模式机载双基地SAR的几何模型和回波信号模型。推导了斜距历程,采用级数反演法,获得了高阶近似的回波信号二维频谱表达式,建立了回波信号模型。在上述理论研究基础上,采用二维频域快速傅氏变换法,产生仿真回波数据,获得了良好的成像结果,仿真结果验证了上述理论和仿真算法。