一种基于共形阵的自适应单脉冲测角方法

针对主瓣干扰背景下,当共形阵采用常规自适应单脉冲方法测角时,其单脉冲比曲线严重失真,导致测角精度严重下降的问题,提出了一种基于共形阵的自适应单脉冲测角方法。该方法首先对阵列进行常规自适应和波束形成,得到阵列和波束输出;然后通过施加单脉冲比约束求取自适应差波束权矢量,从而形成阵列差波束输出;最后利用输出的和、差波束实现测角。仿真结果表明,和常规方法相比,该方法能在抑制主瓣干扰的同时,较好地保证共形阵对目标方位角、俯仰角的测角精度。     

综采工作面快速搬家回撤工艺应用

司马矿通过技术研究对1210综采工作面采取预掘多通道回撤工艺,并对回撤通道采取合理有效支护措施。通过实际应用,多通道回撤工艺解决了传统单通道回撤时工作面通风不畅等技术难题,可使工作面搬家回撤周期缩短12d。     

机载雷达空时自适应检测方法研究进展

与空时自适应处理(STAP)相比,机载雷达空时自适应检测(STAD)方法利用待检测单元及训练样本的数据形成合理的检测统计量,直接判定目标的有无,而不用先进行杂波抑制,然后再检测。STAD 方法具有处理流程简洁、设计灵活等特点,而且其相应的检测统计量通常具有恒虚警率(CFAR)特性,因而不需要进行专门的CFAR处理。更为重要的是,STAD 往往比杂波抑制后检测的传统方法具有更好的检测性能。该文首先对STAD 的技术要点进行简要地概括,然后对现有的STAD 方法进行分类介绍,最后对STAD 的下一步研究进行展望。      

基于机载雷达杂波分布的分区处理方案

机载雷达杂波在多普勒域通常可划分为杂波区和清晰区.文中针对机载雷达杂波分布的这一特点,在原有常规PD处理的基础上,提出了一种机载雷达分区目标检测方案.在杂波区,采用旁瓣对消结构的STAP方法;在清晰区,采用频域相干积累法.最后分别通过理论仿真和实测数据分析,表明所提方案对杂波区和清晰区的目标检测性能均比常规PD处理方法有明显改善.此外,该方案运算量小,便于实际工程实现.     

基于DSP的协方差矩阵求逆的数值问题研究

机载雷达多通道空时自适应处理(STAP)系统的实时实现的难点在于大数据流下的高精度实时处理,其中STAP权值计算有数据域和均方域2种方法,分别以QR分解和样本协方差矩阵求逆(SMI)方法为代表.QR分解方法一般映射到脉动阵并行实现,然而脉动阵实现的结构缺乏通用性和可重构性导致这种设计成本较高,SMI方法实现则相对简单.文中基于数字信号处理(DSP)量化分析了SMI方法的舍入误差和数值溢出问题,推导出舍入误差表示成复数噪声的方差的公式,从机理上给出数值精度和稳定件改善方法,最后通过实测数据验证了方法的有效性.     

基于杂波自由度的STAR模型参数估计方法

空时自回归(STAR)方法是一种基于自回归(AR)模型的参数化杂波抑制方法,该方法所需运算量小,在极少训练样本数条件下可获得良好的杂波抑制性能,但性能受AR模型参数影响较大.本文分析了STAR方法抑制杂波的基本原理,从子空间杂波对消的角度提出了一种基于杂波自由度的AR模型参数估计算法,该算法可准确、快速的确定AR模型参数,大大减少了传统AR模型参数估计方法的复杂度.最后,通过仿真实验验证了本文所提参数估计方法的有效性.     

使用SignalTap II逻辑分析仪调试FPGA

本文介绍了可编程逻辑器件开发工具Quartus II中SingalTap II嵌入式逻辑分析器的使用,并给出一个具体的设计实例,详细介绍使用SignalTap II对FPGA调试的具体方法和步骤。     

基于空时采样矩阵的机载MIMO雷达杂波抑制方法

相对于传统机载相控阵雷达单输入多输出（SIMO）体制,多输入多输出（MIMO）机载雷达中的空时自适应处理（STAP）技术可以获得杂波抑制和动目标检测性能的大幅提升。但是传统机载MIMO雷达空时自适应处理所需要的计算量和样本需求量巨大,无法满足非均匀杂波环境和实时性要求。为了解决这一问题,本文提出了一种机载MIMO雷达空时自适应杂波抑制方法（clutter suppression based on space time sampling matrix, CSBSM）。该方法利用了杂波协方差矩阵的低秩特性,基于空时采样矩阵构造杂波协方差矩阵,并通过空时滑窗处理对杂波功率进行估计,在非均匀杂波环境下CSBSM方法仅需要单个样本即可实现对杂波的有效抑制。同时,由于空时采样矩阵和独立采样点位置可离线计算,因此CSBSM方法的运算量较小,适用于极端非均匀杂波环境。计算机仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于矩方法的K分布杂波参数估计研究

从参数估计的精度和算法复杂度两个方面分析比较了矩与最大似然结合（MOM／ML）、分数阶矩、二／四阶矩、算术与几何均值比（MA／MG）、正规化对数估计（NLE）、对数方差和zlog（z）期望等7种基于矩方法的K分布形状参数估计算法的性能,证明了几种估计算法之间的关系。最后,结合K分布在雷达信号处理应用中的参数范围,给出了K分布雷达杂波参数估计的选择方案。