基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法

相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准;然后基于高斯随机噪声,构建了HFM信号的似然函数,并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数,最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优,从而实现HFM信号的参数估计;通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时,HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界,且运算量约是原来的1/3,在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。     

基于似然函数的双曲调频信号参数估计快速算法

相较于线性调频(LFM)信号,双曲调频(HFM)信号因具有良好的脉冲压缩性能和多普勒不变性,被广泛用于雷达侦查、水声探测等多普勒影响严重的场景中,其中HFM信号的参数估计问题尤为重要。有鉴于此,该文提出一种基于似然函数的HFM信号参数估计快速算法。文中首先推导出HFM信号的Cramer-Rao下界作为参数估计的性能评估标准;然后基于高斯随机噪声,构建了HFM信号的似然函数,并结合数据向量化的特点提出一种改进的适应度函数,最后利用全局最优引导人工蜂群(GABC)算法对该适应度函数进行极值寻优,从而实现HFM信号的参数估计;通过蒙特卡洛仿真证明了该方法在信噪比为3 dB以上时,HFM信号的参数估计结果的均方误差更逼近Cramer-Rao下界,且运算量约是原来的1/3,在保证估计精度的同时提高算法收敛速度。     

基于符号动力学的DC/DC开关变换器“周期3即混沌”证明

开关变换器与其符号序列拓扑共轭,可将符号动力学用于开关变换器系统的特性研究。对DC/DC开关变换器中的切分岔跟阵发混沌现象进行研究,用符号序列的幂次代表阵发混沌发生的周期间隔,用广义合成律从符号动力学的角度证明"周期3意味着混沌"。从一种崭新的角度出发,基于符号动力学的方法分析DC/DC开关变换器的非线性混沌特征,最后用仿真实验验证切分岔和阵发混沌的产生。