雷达信号脉内特征参数提取新方法

针对双谱的特点,提出一种新的雷达信号脉内特征参数提取方法.对接收到的信号首先提取双谱幅度谱并简化为二维特征,然后求取该二维特征的复杂度特征中的盒维数和信息维数.由于不同信号的双谱区别大且对高斯噪声不敏感,因此提取的盒维数和信息维数可分性强、稳定度高,仿真验证了新脉内特征参数的优越性.     

基于形态学运算的子带频谱检测算法

针对现有频谱检测算法无法解决不同信道之间的噪声基底差异的问题,提出了基于形态学运算的双门限自适应子带频谱检测算法。该算法首先利用形态学运算对信道噪声基底进行估计,将其减去后,消除了复杂噪声背景的影响;然后采用自适应双门限频谱检测算法实现子带信号的检测,当检测统计量处于两个门限之间时,采用模糊理论进行判定。仿真结果表明,该算法能够在噪声起伏较大的背景下完成子带信号检测,检测概率优于传统双门限算法和基于差分运算的双门限算法。     

融合帧间相关性的能量检测方法

针对能量检测在信噪比较低、噪声具有不确定性时检测性能明显下降的问题,着眼于单一用户,提出了融合帧间相关性的能量检测方法。该方法在不增加感知用户的前提下,通过增加相关统计量参数,分析不同时刻帧间信号的相关性,来辅助能量检测进行主用户存在性的判别。仿真结果表明,该方法与直接进行能量检测方法相比,在虚警概率等于0.1,检测概率不低于90%时,所需的信噪比降低了约1dB。单一用户的检测性能可以接近用户数为2时的双门限协作感知性能。该方法对角度调制信号的适应性优于幅度调制信号。     

混沌吸引子的维数研究

维数的分析与计算在混沌信号处理中有着重要的作用。而基于Hausdorff维数理论的G－P算法在计算混沌吸引子的关联维数时存在抗噪声干扰能力差，运算时间长等缺点，通过对重构空间引入奇异谱分析，将状态矢量变换到一组正交的坐标系，进而计算其关联维数。克服了原算法的不足，同时具有可靠性高，易于实现等优点。     

小波分形技术在齿轮故障诊断中的应用

分析小波包变换理论和盒维数的改进算法,利用LabVIEW和MATLAB软件编写小波分形处理程序。采用该程序计算特定频率范围内齿轮振动信号的盒维数,在不同状态下,振动信号的盒维数不同。该技术的软件通过读取振动信号、信号分解和重构、计算给定频段信号的盒维数实现。诊断实例表明小波分形技术具有较好的实效性。     

小波分形理论及其在航空发动机故障诊断中的应用

根据小波变换和分形理论在多尺度分析和自相似本质上的一致性,采用小波分形理论进行发动机故障诊断.为了克服目前离散信号盒维数计算方法的不足,提出用矩形网格代替正方形网格来覆盖振动信号,得到更加精确的盒维数.通过比较航空发动机的几种状态下的小波盒维数表明,小波分形技术为非平稳故障诊断提供了一种有效的新技术,盒维数作为波形的一个重要特征,可以用于对航空发动机振动状态的分类识别.     

基于关联维数G—P算法的齿轮故障诊断

基于关联维数的齿轮故障诊断方法,通过研究关联维数的GP算法,确定嵌入维数这一重要参数,由此计算齿轮在不同状态下的振动信号的关联维数。最后发现嵌入维数逐渐增大时,关联维数趋于稳定,而且不同状态’下的关联维数明显不同。     

基于功率谱对消的时域相关认知跳频谱检测算法

认知跳频技术将认知无线电运用到跳频通信中,通过检测认知跳频频谱中的“频谱空穴”来更新跳频点集,避免频点碰撞,提高频谱利用率。针对频谱检测中的时域相关算法因噪声和授权信号的存在,导致频谱空穴的判定门限难以确定,从而使占用信号的检测概率较低的问题,提出了一种基于功率谱对消的时域相关算法来检测跳频谱。与未经过功率谱对消运算的传统时域相关算法相比,该算法能有效提高信号的检测概率,具有实时性好、克服白噪声不确定性、抑制授权信号干扰的优点。理论分析与仿真结果表明,基于功率谱对消的时域相关算法优于传统时域相关算法。     

一种水下目标辐射噪声调制特征提取方法

水下目标辐射噪声的调制信号携带许多重要特征信息,本文在现代信号处理理论的基础上对其调制特征提取方法进行了探讨。首先,利用小波变换和多分辨率分析理论,提取水下目标辐射噪声的调制包络;然后选取具有明显调制特征的特定频段数据对其进行112维谱分析,得到了辐射噪声的谐波信息。该方法结合小波变换与高阶谱理论对调制谱进行提取,可同时利用小波的消噪和高阶谱对高斯噪声的天然抑制性。对实测噪声数据进行的仿真结果表明,该方法可以有效提取噪声中的动态调制信息且抗噪性良好,具有很好的应用前景。     

基于栈式降维与字典学习的辐射源调制识别

针对低信噪比环境下辐射源调制识别准确率和时效性不高问题,提出一种基于时频特征、栈式降维和字典学习的分类识别系统。对时域信号进行时频变换和稀疏域降噪,获取二维时频特征并降低噪声干扰;基于无监督学习的栈式降维网络提取低维非线性特征,进而降低特征冗余并提高后续处理时效性;通过多项判别约束和正则约束强化字典类间判别能力与分类时效性,并实现调制类型识别。仿真结果验证了该分类识别系统的有效性和可行性：当信噪比为-8 dB时,单载频信号、二相频率编码信号、四相频率编码信号、线性调频信号、二相编码信号、四相编码信号、Frank信号7类辐射源信号的整体平均识别率达到95.93%,具备较强的鲁棒性和时效性。     

基于维度特性的二维到达角及极化参量联合估计算法

针对利用极化敏感阵列进行多维参数联合估计运算复杂度大的问题,提出一种基于噪声子空间维度特性的极化敏感阵列DOA及极化参数联合估计算法。算法利用阵列接收数据协方差矩阵噪声子空间的维度特性构造谱函数,有效降低了极化敏感阵列信号参数联合估计的计算复杂度,同时保证了算法的估计性能。对算法与现有基于长矢量的MUSIC算法的运算复杂度进行了理论分析对比。最后,仿真对比实验验证了算法的有效性。     

基于Dempster-Shafer证据理论与抗频谱感知数据篡改攻击的协作式频谱检测算法

针对恶意用户伪造认知用户或者控制已有认知用户、频谱感知数据篡改（SSDF）、使现有协作式频谱检测算法的性能大幅下降问题,提出了一种抗SSDF攻击干扰的协作式频谱检测算法。将SSDF攻击干扰分为Ⅰ类和Ⅱ类,通过Dempster-Shafer (D-S)证据理论设置用户权重和判决门限,区分Ⅰ类恶意用户、Ⅱ类恶意用户和可信用户,只使用可信的频谱检测数据进行信息融合,以判决频谱占用的情况、提高检测性能。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效对抗Ⅰ类和Ⅱ类 SSDF的攻击干扰,其检测性能明显优于现有D-S证据融合频谱检测算法。     

柴油机故障信号的形态学多尺度分形分析

为解决传统单一分形维数在表征信号时的缺陷,提出一种基于形态学计算的多尺度分形维数估计方法。 对柴油机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行分析,并与单一分形维数方法进行对比。结果表明：基于形态学 计算的多尺度分形维数能准确地对柴油机不同状态下的信号进行分类,计算简单快速,具有很好的故障诊断效果。     

单轴旋转捷联惯性导航系统加速度计尺寸误差标定方法

加速度计尺寸误差在载体角运动情况下,会造成捷联惯性导航系统导航解算误差,这在单轴旋转捷联惯性导航系统中尤为显著。为提高导航精度,提出一种新的加速度计尺寸误差标定方法。通过分析单轴旋转调制下尺寸误差的作用机理,建立导航误差与尺寸误差的数学模型;为进一步提高标定效果,引入加速度计等效误差作为扩展观测量,利用可观测性分析方法设计具体的标定路径,通过滤波获取尺寸误差参数。仿真和实验结果表明,相比仅以速度误差为观测量的方法,该方法可以实现对加速度计尺寸误差的更高精度快速标定,导航速度解算误差可降低约50%.     

基于高分辨距离像的单脉冲雷达三维成像方法研究

线性调频步进信号因其大的时宽带宽积及较低的采样率在高分辨雷达中倍受关注,单脉冲体制的雷达高精度测角在精确制导武器中应用越来越广泛.利用线性调频步进信号高分辨测距、单脉冲技术进行测角,从而形成基于扩展目标的合成高分辨距离-方位-俯仰三维像.仿真实验证明,此种成像方法可以得到较精确的目标散射中心的方位、俯仰角以及散射强度信息,对实现精确制导技术有着重要的理论意义和应用参考价值.     

一维弹道修正引信射程扩展量的计算方法

通过对一维弹道修正引信工作前后距离散布的分析，提出了确定射程扩展量的基本原则，导出了计算射程扩展量的基本公式，并举例说明了射程扩展量的计算方法，基于射程扩展量的确定，也提出了最大射程修正量的计算方法。