基于瞬时自相关算法的线性调频雷达信号脉内分析研究

估计线性调频信号的瞬时频率和调制参数,是进一步获得脉内特征并最终识别信号的基础。线性调频信号模型由软件编程产生,引入瑞利分布高斯谱模型来模拟背景杂波。提出采用小波包分析方法进行消噪处理,以瞬时自相关算法估计信号的瞬时频率,进而求出调制参数。瞬时自相关算法进行了滑动平均改进。计算机仿真实验得到瞬时自相关算法估计瞬时频率的...     

一种基于盲源分离的雷达抗干扰技术

如何提高雷达的抗干扰能力一直是雷达信号处理的一大问题，问题的解决可以使雷达的检测和跟踪能力得以提高。在日趋复杂的信号环境下，传统的信号处理方法的局限性愈来愈大。本文通过对雷达信号处理过程和盲源分离技术的分析研究，提出采用基于盲源分离的多步处理抗干扰方法进行雷达抗干扰信号处理，可使雷达在复杂背景下具有更强的抗干扰能力。仿真试验结果证明这种新的雷达抗干扰处理方法是可行和令人满意的。     

加气混凝土砌体专用砂浆的研制与应用

为适应加气混凝土砌块发展需要,根据加气混凝土砌块的吸水特点,研制成加气混凝土砌块砌筑、界面和抹面砂浆外加剂及其配制的加气混凝土专用砂浆;介绍了加气混凝土专用砂浆的性能特点、施工要求及其工程应用情况。     

小波变换在智能天线波束形成技术中应用

智能天线是当前研究热点之一,首先介绍了波束形成的基本原理,按照盲算法和非盲算法将现有的波束形成算法进行分类并比较了算法的性能;其次,比较了基于小波变换和基于小波包的自适应波束形成算法,分析了基于小波变换的多分辨信号波达方向和基于小波神经网络的波束形成算法;最后,针对小波变换可在选择最优基方面和结合盲自适应算法进行联合分析方面进行了展望。     

基于脉内特征参数的雷达信号调制方式识别方法

研究了一种识别辐射源脉内调制方式的方法。该方法运用分形维数和相像系数作为辐射源信号的脉内特征,提出了基于模糊综合评估获取特征的基本概率赋值,然后运用D-S证据理论进行多脉冲数据融合,从而识别辐射源信号调制方式的方法。基于本方法的辐射源脉内调制方式识别方法通过仿真试验表明,其正确率高,具有一定应用价值。     

对线性调频脉冲压缩雷达的干扰研究与仿真分析

分析线性调频脉冲压缩雷达的工作原理,以及移频干扰原理和卷积干扰原理。并通过仿真,证明结合移频干扰和卷积干扰,能够取得更好的干扰效果,具有高效性和实用性。     

基于信息典型相关分析的时差测向

测向是电子战系统的一个重要组成部分,测向精度直接对信号分选、识别、定位、干扰决策等都产生较大的影响。时差测向的准确度和灵敏度都相对较高,在无源测向中具有广阔的应用前景。针对时差测向抗干扰性能差和噪声影响的问题,首先提出了一种基于信息典型相关分析的盲源分离算法,在辐射源信号先验信息未知时分离天线阵接收的混合信号;然后将分离后的信号进行相关分析获得时差的估计,用以改进时差估计和测向性能,并对这种新的测向算法进行了分析。仿真实验表明,基于信息典范相关分析盲源分离算法的时差测向能够取得比常规时差测向更稳定、准确的结果。      

复合果汁啤酒发酵工艺的研究

研究了复合果汁啤酒酿造的工艺,结果表明:复合果汁啤酒工艺的最佳条件为麦汁的煮沸温度为90℃~95℃,酒花添加量为0.12%~0.14%,猕猴桃和草莓复合果汁的添加量为8%~10%,主发酵前添加果汁,主发酵时间5d,后发酵时间10d,所得复合果汁啤酒风味独特;发酵果汁啤酒可考虑进行适当调配,调配的最佳条件为酒精度3.5%vol,糖度5.0°Bx,pH值为4.2。     

非理想关联下多传感器系统误差的稳健估计

在数据融合系统中,传感器自身系统误差造成其上报融合中心的目标位置状态出现系统性偏差,若得不到有效估计与补偿,融合系统难以实现预期的性能优势。然而,基于目标关联配对关系而构造的超定方程组是系统误差估计的出发点。复杂环境下,受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰,数据关联模块的输出结果常常包含错误关联。针对非理想关联下多传感器系统误差的稳健估计问题,该文提出基于最小截平方的系统误差稳健估计方法,并进一步提出剔除异常方程的重加权最小二乘方法。与最小二乘及最小中值平方相比,所提方法在保证估计器稳健性能的前提下,降低了估计结果对随机噪声的敏感程度。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于JADE和平行因子分解的欠定混合盲辨识算法

针对源信号个数未知的欠定混合盲源分离问题,本文提出了一种基于特征矩阵联合近似对角化（Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices, JADE）和平行因子分解的欠定混合盲辨识算法,该算法不需要源信号满足稀疏性要求,仅在源信号满足相互独立和最多一个高斯信号的条件下,通过将JADE算法中的样本四阶协方差矩阵叠加成三阶张量,再对此三阶张量进行平行因子分解来完成源信号数和混合矩阵的估计,由于平行因子分解的唯一辨识性在欠定条件下仍然满足,该算法能够解决欠定盲源分离问题。并对该欠定混合盲辨识算法进行了深入的分析。通过仿真实验,计算估计矩阵与混合矩阵的平均相关误差,结果表明本文提出的算法在适定和欠定混合时均具有很好的辨识效果,而且实现简单,可满足实际应用的要求。