合成孔径雷达中匹配滤波与解调频压缩方法的性能分析

匹配滤波与解调频脉压是合成孔径雷达中常用的两种处理方法,理论上这两种方法在获得的信噪比和分辨能力上是相同的,但实际应用中却存在差异。本文首先从理论上分析了当回波存在多普勒偏移以及调频率存在误差时,这两种压缩方法对测距精度与距离分辨率产生的影响。接着重点讨论了两种压缩方法的抗噪声性能,在假设同波中存在白噪声时,对输出结果的信噪比进行了分析。理论分析和仿真结果表明,匹配滤波方法比解调频方法的抗噪性更好,解调频方法的抗干扰能力低于匹配滤波方法。本文结论对SAR系统的设计具有一定的参考价值。     

用DSP实现合成孔径雷达图像自聚焦算法的研究

研究SAR图像PGA自聚焦算法在DSP中实现的具体流程和算法结构,文中给了算法的具体实现方法.对DSP的任务进行了划分,论证了DSP实现中运算量,实时性等重要因素.给出了实际设计DSP选型的建议.通过分析指出用DSP实现SAR图像的自聚焦算法是完全可行的.本文对高分辨率SAR处理机的设计有一定参考价值.     

基于VB、Pro/E的渐开线变位齿轮的设计

这里针对计算渐开线直齿圆柱齿轮的各几何尺寸，用Visual Basic设计了一个程序软件，该软件对标准齿轮和变位齿轮均适用，可以迅速、准确地计算出结果，大大减少了手工劳动，提高了工作效率。特别是在变位齿轮啮合角的计算中，起到了重要作用。并以一对无侧隙啮合的渐开线变位齿轮为例进行说明。然后在Pro／E2001下实现渐开线变位齿轮的精确造型，以及在此环境下的动态仿真设计。     

非均匀环境下基于知识辅助的扩展目标Wald检测器

针对分布式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）雷达中运动扩展目标的检测问题,本文首先假设每个发射-接收天线组的干扰信号协方差矩阵为互不相同的随机矩阵,以模拟实际的非均匀工作环境。然后引入知识辅助模型,建立先验信息矩阵,描述非均匀环境下的干扰信号特性,其中所有发射-接收天线组的干扰协方差矩阵服从以先验信息矩阵为基础的逆Wishart分布。在此基础上,设计了一种基于知识辅助的Wald（KA-Wald）检测器。仿真实验表明,在小样本的情况下,本文设计的KA-Wald检测器在检测性能上优于传统Wald检测器。而与已有的基于知识辅助的广义似然比检验（KA-GLRT）检测器相比,检测性能相近,但是计算效率更高。      

直升机平台振动对太赫兹SAR成像的影响分析

太赫兹合成孔径雷达(SAR)能够克服传统机载SAR成像帧率低,慢动目标检测困难等问题。然而相比传统微波波段的SAR,由于载波的波长极短,太赫兹SAR对平台高频振动误差更为敏感。对于适合应用太赫兹SAR系统的直升机平台而言,其振动也明显强于传统的固定翼载机平台,平台振动引起的相位误差将严重影响成像效果。为克服平台振动对太赫兹SAR的影响,采用数值仿真方法,结合直升机平台的振动特性,较为全面地仿真分析了振动谱宽、振动幅度、谐振分量等因素对太赫兹SAR成像质量的影响,得出了平台振动参数与成像系统参数之间的约束条件。     

SAR振动目标成对回波聚焦的改进Keystone变换算法

在高分辨率SAR成像中,成对回波是振动目标典型的多普勒特征,常规聚焦成像算法处理后会出现散焦现象,不利于对目标振动参数的分析。本文提出了一种振动目标成对回波的聚焦算法。在推导振动目标二维频域解析式基础上,采用Keystone变换进行徙动校正,接着在距离-多普勒域中完成二次相位误差补偿,实现了振动目标与静止目标的同时聚焦。该方法不需要振动目标先验知识,适合对不同振动状态下多目标成对回波的聚焦,点目标仿真验证了算法的有效性      

用于加工深孔的组合镗滚刀的研制

通过对深孔加工常用方法的分析 ,设计了一种集镗削、滚压于一体的组合镗滚刀具。     

一种基于STAP的多通道SAR噪声干扰抑制方法

随着合成孔径雷达(SAR)的广泛应用,针对SAR的干扰技术也不断发展.首先分析了SAR噪声干扰技术的特点,提出了一种基于空时自适应处理(STAP)的多通道SAR噪声干扰抑制方法,原理是通过对总干扰协方差矩阵的特征子空间分析,将多通道SAR回波数据投影到杂波子空间以及干扰子空间的垂直子空间,以实现噪声干扰信号的抑制,与通常的自适应波束形成方法相比,子空间方法对存在主波束内的噪声干扰具有更好的抑制效果,数据处理的结果验证了该方法的有效性.     

用牛顿迭代法求齿轮啮合角α的VB语言实现

针对渐开线函数,即齿轮啮合角α的计算,介绍了用牛顿迭代法及Visual Basic编程进行计算的方法。解决了传统查表及插值法的繁琐工作,可以迅速、准确地计算出结果,大大减少了手工劳动,提高了工作效率。     

可适应未分辨量测的改进GRASP-MHT算法

传统的多假设跟踪(Multiple Hypothesis Tracking, MHT)算法通常假设一个目标独立地产生一个量测。但在实际观测场景中,当多个目标之间足够接近时,分辨率有限的传感器只能识别出一个未分辨的量测。这种现象使得数据关联问题更加复杂,跟踪算法性能明显下降。针对这一问题,本文提出了一种可适应未分辨量测的改进随机化贪心-自适应搜索结构MHT(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure MHT, GRASP-MHT)算法,推导了关联未分辨量测的航迹假设得分,将未分辨量测的数据关联问题建模成最大权重独立集问题(Maximum Weight Independent Set Problem, MWISP),以适应可能存在未分辨量测的场景。仿真结果表明,改进GRASP-MHT能够处理未分辨量测的数据关联问题,并且保留了GRASP-MHT的大部分优点。