用克兰姆法则求直线方程

针对求解空间直线方程的一道例题,在已有方法之外,利用线性方程组的克兰姆法则给出另一种解法,并对已有文献中的错误予以修正.     

压缩感知SAR成像方法及抗相干干扰性分析

对合成孔径雷达(SAR)的干扰与抗干扰技术,目前已受到广泛的关注和研究。文中在分析了传统SAR成像及其相干干扰原理的基础上,利用压缩感知理论,探讨了一种压缩感知SAR成像方法,并分析了其抗相干干扰性。该方法通过构造满足RIP性质的观测矩阵和稀疏变换矩阵,在假设场景目标稀疏的条件下,准确重构出场景目标高分辨像,克服了由于SAR系统收到回波信号的脉内频率和脉间相位关系被破坏而无法利用传统二维匹配滤波成像方法获得准确场景目标高分辨像的问题,具有很好的抗相干干扰特性。最后给出了相关的仿真实验结果。     

基于PC-OFDM信号外辐射源雷达的低空旋翼目标微动特征提取

相位编码频分复用(PC-OFDM)信号最早应用于通信系统,同时作为外辐射源雷达信号具有低截获、抗干扰、波形灵活等优点,是现有民用外辐射源信号的有效补充.提出将PC-OFDM信号作为外辐射源雷达信号,进而实现低空旋翼目标微动特征的有效提取.基于PC-OFDM信号,建立了低空旋翼目标双基雷达微动回波模型,推导了微多普勒的参数化表达;针对低信噪比条件下微多普勒参数提取困难问题,提出了基于随机共振的低空目标微动特征提取方法.仿真验证了所提方法的可行性和稳健性.     

一种新型交流异步电动机节能控制器的设计

本文提出了用单片机来控制三相异步电动机的起动和正常运行时的工作过程,使电动机始终工作在最佳功率因数和效率之中。单片机根据电动机实际运行时的功率因数变化随时计算出最佳工作电压并发出相应的控制指令,使电动机的工作电压随之调整,以达到节能的目的。     

一个变上限定积分的单调性

利用微分法讨论变上限积分函数F（x）=∫a b [h（x）-φ（t）]f（t）dt在一定条件下的单调性,其中f（x）,φ（x）,h（x）为连续奇函数．类似的问题在相关文献中讨论过．     

正弦调频Fourier-Bessel变换及其在微动目标特征提取中的应用

针对微动目标特征提取问题,该文提出了一种正弦调频Fourier-Bessel变换(Sinusoidal Frequency Modulation Fourier-Bessel Transform, SFMFBT),并基于SFMFBT提出了一种雷达目标微动频率的精确提取方法。首先给出了SFMFBT的定义,分析了变换的相关性质,并通过频率提取误差分析给出了一种修正方法,最后讨论了离散信号处理中的若干问题。相比于傅里叶-贝塞尔变换,SFMFBT将k分辨率参数引入Bessel函数基,克服了其对应频率不可细分的缺陷,并且通过误差分析提高了信号分解精度,从而将Bessel函数基引入特征提取领域,拓展了其应用范围。仿真结果表明该方法同样适用于微动群目标频率提取与回波分离重构,且在SNR>0 dB条件下具有较好的鲁棒性。      

炮弹起始扰动姿轨耦合建模与微多普勒特征分析

基于动力学与运动学原理的雷达回波建模是炮弹目标微多普勒特征分析与参数提取的理论基础。该文首先对炮弹在直线弹道段受到的起始扰动进行分析,结合炮弹目标动力学方程,建立了以两圆运动模式为特征的炮弹角运动模型,阐明了炮弹目标自旋、章动和进动等角运动的含义;在此基础上,推导了炮弹角运动产生的微多普勒信号参数化表征,获得了炮弹目标角运动对目标回波在信号级的映射关系;然后,对高速自旋炮弹和低速自旋尾翼炮弹两种典型目标角运动受起始扰动影响的雷达回波信号进行仿真和时频分析,并基于炮弹目标实测数据对比验证了理论分析与模型的正确性。通过理论分析、建模仿真与实验验证,丰富和验证了炮弹目标的微多普勒效应理论,为炮弹目标运动特性辨识提供了理论和技术支撑。     

基于角多普勒效应的自旋目标微动特征提取

携带有轨道角动量(OAM)的涡旋电磁(EM)波在雷达应用领域已经受到了广泛关注,利用涡旋电磁波,不仅可以观测到目标的线多普勒频移,还能够获取角多普勒频移信息.基于角多普勒效应,涡旋电磁波雷达具有检测垂直于径向运动分量的能力,可以实现对自旋目标微动特征的提取.首先,该文建立直角坐标系下角多普勒频移的参数化模型,给出了涡旋电磁波雷达、目标运动参数与角多普勒频移之间的定量关系描述.其次,当目标自旋轨迹垂直雷达视线(LOS)方向时,对获取的角多普勒频移信息进行分析,并提取了自旋目标微动特征.最后,通过仿真实验验证了所提方法的有效性和分析的准确性.     

基于微多普勒效应和AR模型的车辆目标分类方法

轮式车辆和履带式车辆的分类是地面目标识别的难点之一.车轮旋转和履带的运动是典型的微动,其产生的微多普勒特征可作为两类车辆目标分类的重要依据.首先,针对短驻留条件下两类车辆目标的雷达回波,分析了两类目标不同微动导致的微多普勒特征差异;其次,基于目标回波短时平稳相关的性质,建立了目标回波的AR模型,采用前后向预测方法得到相应的AR模型系数,提出基于AR模型系数的车辆目标分类方法,并给出AR模型阶数的判定方法,对比了前后向预测系数特征与前向预测系数特征的可分性.最后,结合两类目标的实测数据,在回波预处理的基础上,通过提取实际回波数据的AR模型系数实现了车辆目标的分类,验证了方法的有效性和稳健性.     

基于动态字典的卡车目标微动参数估计方法

车轮旋转产生的微多普勒是轮式车辆独特的特征.卡车类目标微动参数提取,可为地面车辆目标的分类识别提供重要依据.（1）对窄带雷达信号下的卡车目标进行回波建模,推导了车身非旋转散射点多普勒和轮毂旋转散射点微多普勒的数学表达式;（2）利用旋转点的微动参数构造相应的字典库进行匹配分解,建立了噪声条件下微动参数提取的凸优化模型;（3）针对采用过完备字典方法进行参数提取时,维数过大带来的计算和存储负担问题,进一步推导出关于微动参数集的凸函数,构造出更小规模的动态字典,通过对字典的动态调整和最小二乘准则下的迭代逼近,较快实现了卡车目标微动参数的准确估计;（4）仿真验证了方法的有效性和稳健性.