时变加权的机载双基雷达降维空时自适应处理

针对机载双基雷达传统降维空时自适应处理方法杂波抑制性能较差的问题,提出了一种新的降维方法.该方法对杂波协方差估计矩阵进行降维处理,利用时变加权技术对降维后的权值矢量进行更新,以补偿杂波的距离相关性,提高杂波协方差估计准确度.理论分析和仿真结果表明:在不同的双基雷达配置情况下,该方法均可以对非均匀杂波进行有效抑制;且相对时变加权技术最优空时自适应处理,运算量和所需训练样本数大幅减少.此外,与多普勒补偿或角度多普勒补偿方法相比,该方法无需了解有关雷达平台和配置场景的先验知识,适于工程实现.     

近红外脑血氧监测设备在临床中的应用

脑是人体最重要的器官之一,人的思维、言行、呼吸、生命活动与其密切相关,其完善的功能建立在充足的血、氧供应基础上。实时、无创、准确地测量脑组织血氧参数是临床的迫切需要,对提高心脑血管等疾病的诊断和治疗具有重要意义。     

基于诱偏原理的双基地雷达照射源防护研究

基于诱偏原理,采用双照射源交替照射,在保证接收站正常跟踪的同时实现对ARM的诱偏。并建立交替照射诱偏原理模型,进行仿真分析,仿真结果表明：采用交替照射的方式对ARM具有很好的诱偏效果。     

基于形态学和信息熵的红外目标检测算法

提出了多结构形态学滤波算法,对小目标图像进行背景抑制,接着引入信息熵进行分割,从缩小阈值搜索范围和推导递推关系式两方面给出快速分割算法。通过不同滤波算法进行背景抑制,并采用经典的阈值分割方法和基于信息熵的分割方法对形态学处理后的图像进行分割,对实验结果进行详细分析,表明本文多结构形态学滤波算法对图像的信噪比改善最明显,分割算法处理后的图像含噪声较少且目标分割完整,是一种有效、稳定的目标检测方法。     

基于小波多尺度分解的混沌时间序列消噪

本文基于小波多尺度分解的思想,提出了一种降低混沌序列噪声的方法。小波多尺度分解算法之所以能够区分不同尺度的信号,是因为它利用了小波变换在时、频两域具有突出信号局部特征的能力以及小波变换是线性变换的特点。鉴于实测的混沌信号的能量主要集中在低频,而具有突变特征的噪声的能量主要在高频部分,因而提出的方法仅需利用信号的尺度特性,就可以消除含噪混沌序列的大部分噪声。仿真实验给出了该算法的消噪性能分析,结论表明基于小波多尺度分解的混沌时间序列消噪具有良好的实用前景。     

混沌理论与雷达技术发展

混沌动力学作为研究非线性系统的一种新方法已引起雷达界的重视,混沌信号是一种类随机性信号,具有极强的抗干扰性和极低的截获概率。研究了混沌在雷达中的应用,分析了混沌理论在雷达波形设计、信号检测与估计、目标识别、及杂波分析与建模等领域内的发展情况,指出在雷达应用技术中引入混沌理论是雷达技术发展的必然趋势,并预测了混沌理论与雷达技术研究发展的前景。     

超宽带ISAR超分辨成像的一种方法

首先建立CSM算法(相干信号的处理方法)模型,对超宽带信号聚焦后的数据协方差阵的表达式进行了推导;然后在详细介绍ESPRIT超分辨算法基础上,将该算法应用于CSM算法模型对超宽带逆合成孔径雷达进行成像;最后将CSM算法分别与TLS-ESPRIT算法和该文快速ESPRIT算法进行对比仿真实验,其结果证明了此超分辨算法的可行性和有效性。     

无线Ad Hoc网络基于泰勒级数展开的节点定位技术

无线自组织网络（Ad Hoc）节点的位置信息提供路由选择及节点查询等功能。节点信号的到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）、信号到达入射角（AOA）和信号强度的测量值已被用作移动节点相对于参考信标的定位。对Ad Hoc网络节点定位进行了研究,基于所有节点均能提供TOA/TDOA测量值的假定,提出一种仅通过部分有定位能力节点就可计算所有节点在Ad-Hoc网络中位置的方法。在此基础上,使用泰勒级数展开算法和二次WLS估计求解非线性定位方程组,以获得更高的节点定位精度。     

一种新的变步长LMS自适应算法及仿真

对变步长自适应滤波算法进行了讨论,给出了一种新的变步长LMS自适应算法,这种新方法通过估计误差信号自相关及均方误差的时域平均来调节自适应算法的步长,具有较好的抗干扰性能,且收敛速度快,稳态误差小。将其应用于干扰机的自适应收发隔离系统中,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。     

频域快速自适应干扰对消算法研究及仿真

针对于提高干扰机收发隔离度的自适应干扰对消系统，利用快速FFT技术实现了一种替代时城LMS算法的频域快速LMS自适应算法，分析表明该算法不但具有同时域LMS算法近似的收敛特性，而且计算量大幅度减少，有利于对消系统的实时实现。计算机仿真证实了分析的正确性和该算法的可行性。