雷达接收机噪声误差的分析与测量

介绍了雷达接收机噪声及其相关函数的特点,对噪声经过窄带滤波、检波电路后的变化及其对雷达跟踪精度的影响进行了定量分析。给出了噪声随机的测量方法。     

宽带高斯型功率谱噪声信号相关特性分析

宽带噪声雷达具有良好的抗干扰和低截获性能.传统的窄带相关函数由于忽略了运动目标的多普勒色散效应而无法准确分析宽带信号的相关特性.本文以宽带噪声调频雷达测量高速目标为研究背景,推导了宽带相关函数均值的解析表达式,并对其进行了仿真验证.在此基础上分析得出,当多普勒色散积较大时宽带相关函数具有双峰特性,并揭示了其产生原因,指出了双峰位置与多普勒色散积及相对带宽之间的关系.为宽带高斯谱噪声雷达的分辨力和检测性能分析以及系统的参数设计提供了理论基础.     

具有非高斯相关噪声的目标跟踪

为实现强杂波背景下视频的鲁棒跟踪,在常 用非线性系统模型的基础上引入柯 西高斯混合噪声模型,充分考虑了非高斯噪声前 后时刻的状态相关性,并以权重条件最小方差为标准,推导了非高斯相关噪声的最优建议分 布 函数,在粒子滤波框架内实现了非高斯相关噪声模型时系统状态的准确估计。在新算法的框 架内采用多特征自适应融合的方法,实现了强噪声背景下视频目标的鲁棒跟踪。实验结果表 明,本文方法扩展了粒子滤波的适用范围,有效提升了强噪声环境下视频目标跟踪的精度和 稳定性。     

一种与本底噪声无关的延迟锁定环鉴别器北大核心CSCD

基于代数方法和PN码相关函数几何图形分析,提出一种与本底噪声完全无关的延迟锁定环鉴别器D NELE_FN,彻底解决了传统延迟锁定环鉴别器与本底噪声有关的问题。D NELE_FN鉴别器无需增加硬件和计算量,对消了环路本底噪声,充分利用了包络P的信噪比比包络E和包络L信噪比高的特性,提高了码环路的跟踪测量精度,进而提高了GNSS接收机的定位精度;同时,有助于GNSS接收机更抗差地跟踪弱信号。     

噪声条件下雷达关联成像误差分析

雷达关联成像是一种新的凝视高分辨率成像方法。该文针对参数化关联成像方法,建立了噪声条件下雷达关联成像模型,推导了噪声条件下关联成像理论误差限,分析了估计误差的影响因素。采用稀疏重构算法对不同参数条件下的雷达关联成像进行数值模拟,讨论了噪声条件下信号带宽、阵列构型、成像单元尺寸以及目标复杂度对成像误差的影响。研究结果为雷达关联成像系统的参数选取和信噪比要求提供了理论参考。      

时域取样噪声引起频谱误差的分析方法

在连续信号离散过程中,由于取样器固有噪声及取样脉冲抖动等因素的影响,取样信号被噪声污染。本文讨论含噪声取样信号频谱误差的估计问题,给出估计频谱误差上限及下限公式。所得结果对取样信号和系统质量的估计有参考价值。     

跟踪型RDC载波相位误差和输入噪声的分析及应用

跟踪型轴角转换器(Resolver-to-digital Converter,RDC)被广泛应用于高速精密角度测量。首先介绍了这种方案的测量原理,总结了以往误差分析的结论,指出了其在工程应用中的不足。然后对载波相位角失配进行了误差分析,获得了误差表达式。并根据锁定放大的原理,量化了输入噪声误差的分析方法,给出了信号调理电路的最大允许增益的估算方法。分析方法及结果对基于追踪型RDC的高速精密测角系统的工程实践具有重要的意义。     

跟踪接收机相位误差与天线跟踪误差关系的分析

在单脉冲自跟踪系统中，跟踪接收机作为核心控制单元，对天线的伺服跟踪性能起着关键作用。文章分析了船载卫通站在单脉冲跟踪方式下，跟踪接收机在解调跟踪误差信号时，因参考频率源与中频载波相位不一致而引入的误差对天线跟踪的影响，以及它在校相时的应用。     

二元光学元件制作误差的振幅矢量分析法

本文用振幅矢量法分析二元光学元件的制作误差对衍射效率的影响,以四位相台阶光栅为例导出了衍射效率与对位误差、刻蚀深度误差的解析式并进行了讨论。整个处理方法对2n位相台阶的二元光学元件具有普遍意义。     

光电检测电路噪声分析及误差补偿方法研究

为提高光电检测精度,减小系统误差,针对光电检测电路,在分析光电检测电路噪声的基础上,利用查表法、插值法、曲面拟合法及自适应神经模糊推理法对光电检测电路进行了误差补偿,并对误差补偿效果进行了对比分析．最后利用光电二极管实验平台的实测数据作为样本数据,在Matlab软件下进行了仿真。结果表明,在同等条件下．自适应模糊推理方法更能够提高检测精度,且补偿效果优于查表法、插值法和曲面拟合法。     

基于径向基函数神经网络的高精度基准编码器误差补偿

高精度角度基准编码器的角度误差,对小型绝对式光电编码器误差检测装置的测量精度有着重要的影响。影响基准编码器角度误差的因素众多,难以用准确的数学模型来描述。为此提出一种通过径向基函数神经网络进行误差修正的方法。首先,为增加基准编码器检测采样点,使用多种多面体对基准编码器进行检测,并将误差合成在同一坐标曲线上。然后,利用检测误差结果作为训练样本,建立径向基函数神经网络模型,使其输出逼近真实角度。最后,通过补偿电路的设计,对小型编码器误差检测装置的基准编码器进行补偿。实验表明,补偿电路的处理速度快,实现简单,不受算法复杂度影响。补偿后的编码器精度提高了2 倍,有效改善了检测装置的检测精度。     

红外导引头对目标视线角的跟踪误差分析

红外导引头能够使导弹在末段制导中精确地跟踪目标.分析了在跟踪目标过程中影响红外导引头跟踪精度的几种要素,阐述了各种误差的产生原因,并对其进行了初步的定量分析.分析结果对研究如何提高红外导引头的精确打击能力具有重要的指导意义.     

相关噪声情况下航迹的关联及融合算法

本文研究了量测噪声与系统噪声相关情况下同步多传感跟踪系统的航迹关联及融合技术.考虑线性连续时间系统中过程噪声及量测噪声相互独立的情况,通过线性系统的离散化表明了在多传感跟踪系统中,由于公共噪声的影响而使离散化的量测噪声及过程噪声之间存在一定的相关性.根据假设检验的理论,本文推导了噪声相关情况下的多传感器跟踪系统航迹关联及融合的算法,Monte Carlo仿真结果表明了该算法的有效性.     

非高斯噪声下的机动目标跟踪

本文讨论了被动传感器在随机干扰条件下进行机动目标跟踪的方法,其观测量包含非高斯噪声,也可能包含影响观测值的随机干扰。与基于Ｋａｌｍａｎ滤波的常见方法不同,采用动态规划算法进行多假设检验,从而估计目标的状态。仿真试验表明本文方法能有效地处理非高斯噪声情况下的目标跟踪问题,而基于Ｋａｌｍａｎ滤波的跟踪方法,比如ＥＫＦ则效果较差。     

人工智能的分振幅光偏振仪预测误差校正研究

为降低分振幅光偏振仪偏振测量误差,研究了一种基于人工智能的分振幅光偏振仪预测误差校正方法。该方法依据分振幅光偏振仪原理,采用斯托克斯矢量描述分振幅光偏振仪的电信号,将该信号输入RFB神经网络模型中,通过训练该模型输出分振幅光偏振仪的斯托克斯矢量参数结果,利用斯托克斯矢量参数校正分振幅光偏振仪预测误差;为提升RFB神经网络模型的误差校正精度,改进网络权值后,获取最优权值并完成RFB神经网络模型训练,优化其误差校正结果。实验结果表明：该方法可有效校正分振幅光偏振仪预测误差,使其输出偏振数值趋向标定数值且校正结果较为精准,最大偏差数值仅为0.003°。     

谐振式光纤陀螺的误差及噪声分析

谐振式光纤陀螺(Resonator Fiber Optic Gyroscope,RFOG)的性能是多种误差和噪声共同作用的结果。分析了RFOG主要误差与噪声的产生机理,建立了各误差与噪声的分析模型,结合具体陀螺参数,对误差和噪声的等效旋转速率进行了估算,对抑制误差和噪声的有关措施进行了数值量化。以RFOG零偏稳定性0.1°/h需求为例,为抑制背向散射噪声及背向反射误差,相位调制移频时顺时针和逆时针光波的载波强度残留水平之积需高于112dB;为抑制克尔效应,顺时针和逆时针方向的光强差需控制在3.86nW以内;地磁场方向不确定性引起的陀螺零偏稳定性约为0.7°/h。该工作为RFOG实验研究和工程设计提供了理论指导。     

短基线声纳系统跟踪水下目标的误差分析

用短基线声纳系统跟踪水下目标的误差分布是一个尚待解决的问题。用相关理论和误差理论的方法,分析了短基线声纳系统跟踪水下目标的位置误差所服从的分布规律,得到了有关分布规律的公式,计算了该声纳系统的误差分布,为论证该声纳系统的性能提供了一种指标,同时也为该类定位系统的误差分析提供了一种方法。     

一种直扩跟踪接收机的噪声精度分析

针对自跟踪接收机跟踪精度的问题,结合一种直扩跟踪接收机的原理,推导了不同解调及提取方式下的角误差电压及噪声精度公式。依据公式分析了随机噪声对跟踪精度的影响,比较了各种提取方式的优劣,指出了公式的应用价值。     

基于自注入耦合技术的超低相位噪声QVCO

基于标准0.18μm CMOS工艺,提出并验证了一种改进的用于多相位振荡器的耦合方法。将一种先进的自注入耦合(SIC)技术,用于耦合两个电流复用差分压控振荡器(VCO)。相比较于传统的并联耦合正交VCO(QVCO)而言,所提出的采用SIC技术的QVCO在没有增加功耗的前提下,表现出了更低的相位噪声。所提出的SIC-QVCO在16.41GHz振荡频率下,相位噪声为-119.7dBc/Hz@1MHz,并且调谐范围高达1.66GHz,直流电源电压和电流分别为1.8V和5.28mA,芯片尺寸为0.3mm×0.9mm。     

非高斯噪声下的滤波算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标 ,由于多径效应的影响 ,在俯仰角测量上会近似周期地出现方差很大的尖峰误差 ,这时应用卡尔曼滤波算法会导致较大的跟踪误差。文中近似地建立了多径条件下观测噪声的非高斯模型 ,并应用非高斯噪声下的滤波算法跟踪低空目标 ,通过计算机仿真得到了满意的结果