基于CSAR图像的目标高度提取方法

圆周合成孔径雷达（Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR）可以对目标进行360°全方位观测,获得目标全方位散射信息。通过将CSAR成像数据划分成多个子孔径能够直接获取目标高度信息,本文在原有获取目标高度信息的方法基础上,进行了改进和创新,提出了一种新的提取目标高度信息的方法。本文通过对子孔径图像进行高度向投影,在一定程度上提高了计算精度,同时在子孔径选择时,也考虑了子孔径之间的相关性,有效地提高了算法的精确性。最后首次引入自主测量的L波段实测数据对本文所提算法进行验证,证实了该方法的有效性和准确性。     

基于5G、物联网的新一代智能交通路口研究与设计

与4G通信传输技术相比,5G传输技术在终端密度、峰值速率、传输延时以及传输容量等多个方面取得突破性进展。这种优势有利于实现信息的高速传递,有助于构建出“人-车-路”智能化的通信系统,进而降低交通事故的风险率,构建出靓丽的城市交通风景线。对此,文章从新一代智能交通道路的发展以及5G的新一代智能交通道路的构成、功用、开发以及瓶颈五方面对此做了介绍。     

阵元失效下基于矩阵重构的MIMO雷达DOA估计

针对阵元失效下MIMO雷达目标DOA估计性能下降问题,提出一种基于虚拟阵列采样数据矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。MIMO雷达的阵元失效分为冗余虚拟阵元失效和非冗余虚拟阵元失效两种情况。当冗余虚拟阵元失效时,通过合并空间上位置相同的正常冗余虚拟阵元输出数据以实现信号降维与失效阵元数据填充。当非冗余虚拟阵元失效时,经降维填充后的数据矩阵中仍存在整行缺失数据,根据降维数据矩阵的低秩和稀疏先验,建立带低秩和稀疏约束的矩阵填充模型,并利用ALM-ADMM算法求解来恢复完整的降维数据矩阵。最后利用root-MUSIC算法估计目标DOA。仿真结果表明,本文方法能够有效提高MIMO雷达在阵元失效时的DOA估计精度。     

基于差和共阵的新型高自由度互质阵

针对均匀线列阵自由度(DOF)受限于阵元数的问题,该文提出一种基于差和共阵的新型互质阵,称为放置互质阵(DCA),其借助由接收信号的时域和空域信息组合成的共轭增广矩阵得到等价的差和共阵来进行波达方向(DOA)估计.DCA将广义互质阵放置在与原点处单阵元相隔一定距离的位置,实现了和共阵与差共阵的阵元位置互补,从而最大限度上利用和共阵带来的自由度增幅.该文给出了DCA阵元位置和放置距离的闭式表达,随后分别对DCA的差共阵及和共阵的连续阵元及孔洞位置进行了理论分析,同时给出了两者间的关系,说明了DCA的高自由度特性.多个仿真实验验证了所提阵型DOA估计的有效性.     

基于子空间投影的复杂水下环境运动小目标检测前跟踪方法

针对复杂水下环境运动小目标检测中存在的目标信号强度弱、信杂比低等问题,该文提出基于子空间投影的检测前跟踪(TBD)算法:对原始图像数据截取序列片段,将3维时空片段中的短时运动航迹投影到2维子空间平面;利用2维投影图中平面航迹的形态特征进行初步筛选,提取目标的有效运动区域;将2维平面中的目标短时航迹在局部区域重建3维时序,在3维航迹回溯过程中利用目标运动特征再次筛选目标短时航迹.通过上述分级检测机制,可实现快速高精度的目标短时航迹检测.结合前景检测以及基于层次凝聚聚类(HAC)的长时航迹检测算法,构建了针对运动小目标的完整检测前跟踪方法.最后使用实测声呐图像数据验证了算法的检测精度和检测速度.     

基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法.首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计.与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展.仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性.     

基于Ad hoc网络的联合有效用户识别与信道安全编译码方法

Ad hoc网络是一种无中心的自组织网络,由于用户能量受限当信噪比较低时有效用户识别的可靠性和信道安全性下降.该文针对这个问题提出一种联合有效用户识别与信道安全编译码方法.将发送用户的正交地址码与接收用户的伪随机地址码异或产生基于发送用户与接收用户的有效用户识别码.为提高信道安全性以信道安全码作为密钥加密有效用户识别码得到正交随机安全序列.为实现扩频并提高传输效率将发送数据以6 bit信息作为一个符号进行分组,将每个符号与一个正交随机安全序列对应.接收用户采用基于子空间的方法处理接收信号,通过建立判决模型识别有效用户.实验结果表明该方法与已有方法相比,当有效用户识别的漏警概率为10–3时信噪比增益改善1.6 dB.     

一种密码专用可编程逻辑阵列的分组密码能效模型及其映射算法

密码专用可编程逻辑阵列(CSPLA)是一种数据流驱动的密码处理结构,该文针对不同规模的阵列结构和密码算法映射实现能效关系的问题,首先以CSPLA的特定硬件结构为基础,以分组密码的高能效实现为切入点,建立基于该结构的分组密码算法映射能效模型并分析影响能效的相关因素,然后进一步根据阵列结构上算法映射的基本过程提出映射算法,最后选取几种典型的分组密码算法分别在不同规模的阵列进行映射实验.结果表明越大的规模并不一定能够带来越高的能效,为取得映射的最佳能效,阵列的规模参数应当与具体的硬件资源限制和密码算法运算需求相匹配,CSPLA规模为4×4～4×6时映射取得最优能效,AES算法最优能效为33.68 Mbps/mW,对比其它密码处理结构,CSPLA具有较优的能效特性.     

一种高动态低信噪比环境下基于多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获方法

高超音速技术是未来空间飞行器的发展趋势,同时对通信平台在超高动态、低信噪比环境下的快速捕获能力也提出了新的挑战.针对经典捕获算法受频偏影响的局限性,该文提出一种基于信号多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获算法(MS-FFT),所提算法通过串行执行多个样本点的FFT,采用非相干合并后的峰值搜索得到捕获结果,在不增加复杂度的条件下,避免了频偏对捕获性能的影响.通过对峰值信噪比(PSNR)理论公式的推导,证明了MS-FFT的频偏适应范围取决于采样率,随着数模转换器件采样能力的不断提升,具有比经典算法更大的频偏适应范围.最后,通过仿真验证了上述理论推导的正确性,证明了所提算法更加适合超高动态环境的应用场景.