噪声测量作为筛选光电耦合器件的一种方法

本文针对目前用于光电耦合器件筛选方法的不足，提出了用测量耦合器件噪声功率谱的方法来筛选掉噪声值大的器件，给出一批光电耦合器件的测量统计结果及在不同工作点时的噪声功率谱，并给出相应的筛选标准，实验结果表明，这种方法是有效、可行的。     

双谱估计在导引头信号检测与处理中的应用

双谱估计是一种应用广泛的高阶谱估计。将双谱估计应用于超宽带导引头信号检测与处理系统中,为导引头信号处理中的平滑和滤波增添了一种新的方法。仿真结果表明该方法是有效的。     

基于空间平滑的矩阵分解算法

本文研究了协方差矩阵分解算法解相关的问题,提出了一种修正的矩阵分解算法-基于空间平滑的矩阵分解（SSMD）算法。SMMD算法能在低信噪比条件下的估计相干信源,且估计精度比原修正的算法高,计算量比原修正算法小,最后通过大量的计算机仿真实验来说明矩阵修正算法的性能。     

高分辨时—空二维谱分析的并行处理方法

采用并行处理方法，实现了窄带信号源频率－方向二维估计的直接计算，避免了二维平面上的搜索过程，提高了二维谱估计的实时性。     

准连续波体制雷达最大熵方法的算法选择

准连续体制作为一种新型雷达体制以其固有的优越性给雷达界带来了巨大的冲击。其数字信号处理系统的开发是进一步完善该体制雷达的关键。本文针对数字信号处理系统中最大熵谱外推电路的算法选择进行了研究。     

基于线性迭加法的大气紊流数值仿真

在大气紊流系统优化的研究中,当前普遍采用采用白噪声通过成形滤波器来得到紊流频谱和紊流信号。传统方法对紊流频谱模型进行简化,因而存在模型偏差,仿真精度提高有限。为此提出利用函数线性迭加法,将大气紊流看作无限多个随机余弦函数迭加的随机过程。以Dryden模型和Von Karman为基础,推导出线性迭加法的计算公式,利用谱估计法对这两种方法进行了验证和比较,通过仿真证明线性迭加算法可信可行,不仅精度高于成形滤波器法,而且兼容不同大气紊流频谱模型,通用性更好,为大气紊流的研究提供了参考。     

自适应噪声谱估计抵消技术及其应用

为扩大虚拟暗室EMI(electromagnetic interference,电磁干扰)测试系统的应用范围,提高系统测量精度,改善其在复杂环境下的测试效果,借助自适应滤波及维纳滤波理论对基于传统自适应噪声抵消模型建立的测试系统进行分析,传统测试系统的参考通道存在的设备辐射分量制约了系统应用范围,从而不能实现任意信噪比环境下的高精度测量.同时,提出基于谱估计的自适应噪声抵消模型,该模型建立的虚拟暗室系统通过对测试系统主通道信号进行谱估计,得到设备辐射信号及噪声信号的功率谱密度,并根据该功率谱密度对参考通道信号进行针对性抑制,以滤除参考通道辐射信号分量,从而提高测试系统的适用性及精度.仿真实验表明:该方法在高、低信噪比环境下均能准确地提取设备辐射信号并准确复现受试设备的辐射信号,提高了虚拟暗室系统对环境噪声的抑制能力,增强了虚拟暗室系统的环境适应性.     

基于MUSIC算法多脉冲采样的ARM抗诱饵测向误差分析

针对ARM采用空间谱估计算法对抗雷达有源诱饵系统时,由于同一脉冲内各辐射源数据间具有强相关特性而使得算法的估计性能有所下降的问题,建立了多脉冲采样时观测数据分组相关的数学模型。通过Taylor展开的方法对随机相位矩阵的逆的期望进行求解,从而得到多脉冲采样下MUSIC算法对抗诱饵的测向误差近似值。并通过仿真实验给出了在脉冲数、辐射源数、阵元数及入射角度间隔不同时,估计有效比与经典MUSIC算法理论值的差异程度。采样脉冲数较少会使得ARM采用超分辨算法时的实测估计误差与理论值有较大差异。     

车辆—路面空间耦合振动模型及其动力响应分析

为准确模拟行驶车辆作用下刚性路面的动力响应,建立车辆—路面空间耦合振动精细化分析模型。车辆采用质点—弹簧—阻尼器空间整车模型,混凝土刚性路面采用弹性地基板有限元模型,采用改进的谐波叠加法考虑路面平整度的三维空间分布,利用车轮和路面的位移协调方程将车辆振动和路面振动联立求解。实例分析表明,所建立的车—路耦合振动模型能够真实地反映车辆和路面间的空间几何耦合关系和力学耦合关系;在三维路面不平度的激励下,车辆和路面的动态响应均表现出明显的空间分布特性;与瞬态动力分析方法相比,利用考虑路面不平度空间分布的车—路耦合振动模型对混凝土路面进行车辆动力响应分析时,路面弯沉和板底应力有明显增大。     

基于纹理特征与随机森林的生态声音识别

针对真实环境中普遍存在的非平稳噪声,提出一种基于纹理特征与随机森林的生态声音识别方法。该方法首先使用一种基于噪声估计的音频增强算法,即短时谱估计对输入端声音信号进行前端处理,得到增强信号功率谱;然后根据得到的增强信号功率谱图的纹理信息,采用和差统计法对其进行纹理特征提取;最后,利用基于决策树的组合分类器,即随机森林进行识别和分类。设计了两组对比实验,结果表明该方法不仅有良好的识别性能,而且具有噪声鲁棒性。