毫米波FMCW收发组件技术研究

提出了毫米波ＦＭＣＷ收发组件设计模型。针对这类系统特有的１／ｆ噪声和ＦＭ ＡＭ变换噪声,设计了一种新颖的外差型９４ＧＨｚ和３５ＧＨｚＦＷＣＷ收发组件。线性调频带宽１０００ＭＨｚ,发射功率２０～５０ｍＷ,目标检测灵敏度－１５０ｄＢｃ／Ｈｚ。该设计较常规的“零拍型”检测灵敏度改善２０ｄＢ。对同等检测距离,可节省发射功率一个数量级以上。     

高阶周期平稳连续随机信号离散化问题的研究

本文给出了高阶周期平稳随机过程连续时间信号与离散时间信号循环统计量之间的关系,该关系式较之文献［２］中的表达式更为简单明确;在讨论了连续信号循环频率的支撑区及循环矩支撑区的基础之上,给出了连续信号在时间离散化时不发生混迭的条件;从而由离散信号的循环统计量可以得到连续信号的循环统计量。     

机载雷达空时二维自适应信号处理的进展与展望

空时二维自适应信号处理是新一代机载雷达的一项关键技术,已成为雷达领域的一个热点研究方向。本文对这一技术的发展过程、研究现状及最新进展进行了全面的综述,其中包括了我们所做的一些工作和观点。同时指出了目前这一领域有待于进一步研究和完善的有关问题。     

密集波分复用系统的光源问题

21世纪多媒体信息通信的基础是光网,建设大容量高性能的光网需要的是密集波分复用技术,光渡信号处理技术,光交叉连接和光分插设备等,光源又是光通信和光网络不可缺少的关键要素。     

多率数字信号处理技术在航天测控系统中的应用

数字信号处理技术在软件无线体系中广泛应用,但多率数字信号处理技术能降低数字信号处理过程中的运算量。本文主要介绍多率数字信号处理技术的工作原理及在航天测控系统中的应用。     

自适应天线阵的复LMS算法

采用复分析法首次导出了自适应天线阵的最佳权向量,建立了复ＬＭＳ算法的一种实现算法－最速下降法。本文获得的最佳权向量是Ｗｏｐｔ＝「Ｒｘｘ＋１／２（Ｒｘｘ－Ｒ＾Ｔｘｘ）」＾－１Ｐ。而过去所有关于自适应信号处理的文献与著作中,给出的只是准最佳权向量－维纳解,此维纳解是Ｗｏｐｔ＝Ｒ＾－１ｘｘＰ。     

利用子波包分析从杂波中提取目标

本文介绍了一种子波收缩方法,它使用最佳树子波包分析以产生高杂波抑制。为了展示利用包分析从合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像中自动提取目标的可行性,本文推出了一种综合自动目标识别处理器,该处理器采用了子波包变换和形状提取方法。虽然对两种分析过程进行独立处理,但是却综合利用其两个输出,以提高检测性能。本文还展示了目标识别的实验结果。初步实验表明,利用子波包分析进行的目标提取不仅具有优良的检测性能,而且还具有低     

基于自寻优小波降噪算法的海洋重力数据滤波

为抑制船测重力数据中的噪声,提升海洋重力场数据精度,提出了可自动修正阈值参数的自寻优小波降噪算法。首先比较了IIR滤波器、FIR滤波器、Kalman滤波方法、传统小波降噪方法的滤波效果,分析了几种方法的特点及适用性。其次,根据海洋重力信号大多属于缓变的特点,借鉴遗传算法思想,设计了自寻优小波降噪算法。最后,利用湖上船载原子重力仪测量数据进行了实验验证,实验结果表明,自寻优小波降噪算法解决了传统小波降噪方法泛化能力弱、对复杂噪声分量滤除不彻底的问题,与IIR滤波器、FIR滤波器、Kalman滤波方法和传统小波降噪方法等滤波算法相比,滤波结果更接近有用信号,不需要对数据进行截短,滤波后信号精度提升了17%以上。     

有色信源卷积混合盲源分离算法

由于缺乏有色信源的时域相关性等先验信息,在设计有色信源卷积混合盲分离算法时难以利用源信号的特性,造成“有色源”的卷积混合盲分离比“白色源”的卷积混合盲分离更具挑战性。通过挖掘信源有色特性对卷积混合多项式矩阵的作用机制,提出了一种新的有色信源卷积混合盲源分离算法。首先将有色信源建模为白色信源激励有限冲击响应（Finite Impulse Response,FIR）滤波器的响应,将有色信源卷积混合模型转化为等效的白色源卷积混合模型,此时等效的卷积混合多项式矩阵即为FIR滤波器和原混合多项式矩阵的乘积;其次使用基于白化的方法获得白色激励源和等效卷积混合多项式矩阵的估计;最后利用最大公因式提取方法从等效卷积混合多项式矩阵中提取岀FIR滤波器,进而恢复出原始的有色信源。仿真结果表明,所提算法在不同信噪比下的分离性能均优于现有算法,具有良好的实用性。