基于稀疏贝叶斯学习的多跳频信号DOA估计方法

针对多跳频信号空域参数估计问题,该文在稀疏贝叶斯学习(SBL)的基础上,利用跳频信号的空域稀疏性实现了波达方向(DOA)的估计。首先构造空域离散网格,将实际DOA与网格点之间的偏移量建模进离散网格中,建立多跳频信号均匀线阵接收数据模型;然后通过SBL理论得到行稀疏信号矩阵的后验概率分布,用超参数控制偏移量和信号矩阵的行稀疏程度;最后利用期望最大化(EM)算法对超参数进行迭代,得到信号矩阵的最大后验估计以完成DOA的估计。理论分析与仿真实验表明该方法具有良好的估计性能并能适应较少快拍数的情况。

     

基于盲源分离的多跳频信号网台分选算法

针对欠定条件下多跳频信号的网台分选问题,该文利用跳频信号在时频域上的稀疏性,提出了一种基于盲源分离的自适应信噪比网台分选算法。首先,用Gabor变换作为系统的时频变换建立欠定条件下跳频信号网台分选的模型;然后,采用了自适应信噪比的时频支撑点阈值设定方法寻找源信号的时频单源点,根据时频单源点的时频比矩阵估计出混合矩阵;最后,利用与信源相对功率偏差相结合的改进的子空间投影法进行网台分选。仿真实验验证了该算法在低信噪比条件下的有效性。      

雷达目标回波与干扰模拟软件系统的工程化设计

介绍了雷达与目标干扰模拟软件系统根据软件工程化要求进行设计的方法和过程,着重从软件需求分析阶段的功能需求、接口需求、设计要求,软件设计阶段的结构设计、接口设计、控制流程设计、人机界面设计以及软件测试等方面进行了叙述,既遵循了软件工程化的设计要求,又使软件系统具有实时性高、可视化强和人机界面美观等特点,反映了软件工程化的...     

中药口服固体制剂原辅料近红外光谱数据库的构建及应用

建立了中药口服固体制剂原辅料近红外(NIR)光谱数据库,采用模式识别方法研究了NIR光谱数据在物料分类和物性预测中的应用。使用便携式近红外光谱仪快速测量149批原辅料粉末的NIR漫反射光谱数据,并录入iTCM数据库。利用主成分分析(PCA)法探究NIR光谱数据对已知结构物料的分类能力,采用偏最小二乘(PLS)法研究了NIR光谱对原辅料物性参数和直接压片片剂性能的预测能力。经标准正态变量变换(SNV)+Savitzky-Golay(SG)平滑+一阶导数处理后的NIR光谱数据对微晶纤维素、乳糖、乙基纤维素、交联聚维酮和羟丙基甲基纤维素这5类辅料的区分能力较好。NIR光谱数据与原辅料粉末粒径、密度和吸湿性的相关性较强。NIR光谱信息作为物料物理性质的补充,可提高粉末直接压片片剂性能预测模型的性能。NIR光谱数据是iTCM数据库物性参数数据的补充,物性参数与NIR光谱数据的结合能更全面地表征原辅料的性质。     

基于Simulink的导弹六自由度建模与仿真

介绍了导弹六白度仿真系统设计,建立了利用比例导引制导的地空导弹六自度仿真模型和目标运动模型等数学模型,利用Matlab／Simulink进行了导弹攻击目标的全过程仿真,给出了部分仿真结果,为导弹六自度仿真的深入研究提供了高可信度的仿真方法。     

雷达目标回波模拟研究与实现

对雷达目标回波模拟进行了简要分析,介绍了雷达目标回波模拟所需的航迹模型、时延模型、多普勒模型、幅度起伏模型和角闪烁模型等仿真模型,以及采用上述仿真模型和基于宽带数字射频存储器（DRFM）技术、直接数字合成（DDS）技术、频率合成技术、实时信号处理技术和微波射频技术的雷达目标回波模拟系统,给出了模拟的效果图,取得了较好的模拟效果。     

块稀疏贝叶斯模型下的跳频信号时频分析

针对传统时频分析方法存在的时频聚集性差以及交叉项干扰的问题,本文将接收到的跳频信号进行分割,构建时频稀疏模型,利用模型中的统计特性和结构特性采用块稀疏贝叶斯学习算法对跳频信号的时频图进行重构,在不需知道稀疏度和噪声强度的情况下,得到了高精度的时频图。但是由于算法在高维参数空间进行参数估计时复杂度较高,本文采用近似替换的方法对该算法进行改进,将高维参数空间转换到原始参数空间计算,大大减少了算法的复杂度,仿真结果表明改进算法在低信噪比的情况下能有效的得到跳频信号的高精度时频图且复杂度大大降低。      

基于STFD&SCMUSIC的多跳频信号DOA估计与网台分选

为了在欠定条件下利用跳频信号的空域特征参数进行网台分选,该文提出一种基于STFD&SCMUSIC的跳频信号DOA估计算法。首先在时频域提取跳频信号的有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵(STFD);然后在MUSIC算法基础上,利用噪声子空间降维思想构造SCMUSIC空间谱;最终通过半谱搜索实现DOA快速估计,进而利用DOA信息完成信号的分选;同时为了提高低信噪比算法的性能,采用形态学滤波的方法对时频图进行修正,在修正的时频图上完成跳频信号有效hop的提取。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能。      

多跳频信号频率跟踪与二维波达方向实时估计算法

为了实时提取跳频(FH)通信参数以及为通信对抗提供所需信息,该文提出一种多跳频信号频率跟踪和2维波达方向实时估计算法。首先建立跳频信号的L型阵列接收数据模型,并推导证明了自回归滑动平均(ARMA)模型对L型阵列数据的适用性,然后采用粒子滤波思想对阵列流型矩阵和频率进行实时估计。再基于频率估计值建立ARMA模型实时检测跳时刻,并结合流型矩阵估计值实现无需参数配对的2维波达方向(2D-DOA)准确估计。新方法通过设计合理的粒子生成以及权值更新方式,使流型矩阵与频率估计值能够迅速收敛至稳定状态。最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。