多速率互质采样下的超分辨谱估计方法

针对稀疏频谱信号的获取和感知问题,提出了一种多速率互质采样下的超分辨谱估计技术。首先对信号进行多通道采样,建立起多速率互质采样下的接收信号模型,并推导了采样频率的最优选取准则。然后基于超分辨理论将不同采样速率下的基带混叠谱估计出来,并给出精确恢复的唯一性定理。在谱重构过程中,为了降低恢复算法的复杂度,又提出了一种支撑集缩减准则。以上方法既避免了栅格划分对重构模型的影响,也克服了有限长时域数据造成的频谱展宽效应,因此可以有效地提高谱估计的精度和分辨率。数据模拟实验验证了上述方法的正确性和有效性。     

窄带雷达频谱混叠微动信号的平动补偿

针对存在频谱混叠的窄带雷达微动信号平动补偿问题,从高阶和低阶频谱混叠两种情况出发,给出了一种平动补偿方法。在对两种频谱混叠情况分析的基础上,针对高阶混叠将混叠的瞬时频率近似为线性调频锯齿波信号,通过对频率以及调频率的估计,实现信号混叠程度的快速降阶。对于低阶混叠,首先将时频图在频率维周期扩展,再基于形态学图像处理方法提取出无模糊的瞬时频率曲线,最后对其进行多项式的最小二乘拟合完成平动补偿。仿真实验验证了所提方法的有效性以及对不同的信号形式和噪声的鲁棒性。     

基于震荡权重粒子群杂交的过2采样DFT滤波器组优化设计

基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)滤波器组的数字射频存储器具备宽频带覆盖和干扰宽带雷达的特点。针对临界采样时DFT滤波器组信道间混叠严重的问题,推导了过2采样DFT滤波器组的高效多相实现结构,将带间混叠减少了一半。为进一步提高重构信号的精度,提出了基于震荡粒子群杂交算法的滤波器频域设计方法,通过优化目标函数,提高了输出峰值信噪比,降低了最大输出误差,缩减了优化求解时间。仿真结果验证了过2采样DFT滤波器组结构的正确性,提出的震荡权重粒子群杂交滤波器设计可以精确地重构跨多个信道的宽频信号,具备干扰宽频信号的能力。     

基于直线检测的宽带信源个数估计新方法

为了快速有效地估计复杂条件下的宽带信源个数,提出了一种基于直线检测的宽带信源个数估计新方法.该方法通过对宽带信号的阵列采样输出分段并进行FFT变换,得到多个频率点上的窄带采样协方差矩阵,再利用盖氏圆技术和校正技术得到修正的盖氏半径.最后通过直线检测的方法快速有效地分离信号圆盘和噪声圆盘,从而估计出宽带信源个数.在低信噪比、色噪声环境下通过计算机仿真表明了该算法的正确性和有效性.     

并行超高速数据采集数字谱畸变研究

在多路A/D并行交替等效时间超高速采样系统中,因客观存在时基抖动和通道增益不一致,而造成取样输出信号的频谱畸变。综合讨论了由于采样非均匀和增益不一致对取样信号数字谱的影响,推导出了该信号数字频谱的完整表达式,并以理想抽样的正弦信号为例进行详细分析,得到了信噪比的计算公式。     

基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测

分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。     

变载频带通信号的多速率采样

对处于非整数带位的带通信号，一阶采样往往要引起频谱混迭。提出了一种用多抽样率技术实现欠采样的方法，借助于修正采样率，该方法较好地解决了可变载频带通信号的频谱混迭问题。还提出了用多抽样技术实现欠采样的三种方式     

基于卷积神经网络的超短波特定信号谱图识别

针对超短波通信中特定信号的识别问题,提出一种将时频谱图和卷积神经网络相结合的超短波特定信号识别方法。该方法首先对特定信号进行短时傅里叶变换得到时频谱图,然后使用时频谱图对改进的卷积神经网络模型进行训练,最后测试网络模型,实现超短波特定信号识别。实验结果表明,该方法对特定信号的识别率能达到98%,在信噪比为0 dB时仍能达到97%的识别率,并且在混叠50%时识别率达到了90%。相比传统算法,该方法具有更好的抗低信噪比和抗混叠干扰能力,验证了卷积神经网络在特定信号识别领域的有效性,为该领域的后续研究奠定了基础。     

针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩

针对距离单元内调频信号的回波采样点与目标点失配(即距离采样失配)时,引发回波采样波形与参考信号波形之间相位失配以及自适应脉冲压缩性能下降等问题,提出了一种针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩(multi-waveform adaptive pulse compression, MWAPC)方法。所提方法将多基地自适应脉冲压缩(multistatic adaptive pulse compression, MAPC)方法应用到单基地雷达,首先将单基地雷达的原始发射信号过采样得到多个采样版本的发射信号,并将各种采样版本视为不同的波形;然后借助于自适应脉冲压缩对相位失配的敏感性,依次用不同采样版本的发射信号对回波信号做多波形自适应脉冲压缩构建距离维与采样维的二维输出,得到在距离单元内目标点与采样点的相对位置关系。实验证明,所提方法可根据多个采样版本的采样时序将自适应脉冲压缩的二维输出延展成一维。相比于常规脉压方法,所提方法不仅能抑制因采样失配而产生的距离旁瓣,还可获得超出传统脉压方法的分辨能力,在同一距离单元内区分出不同位置的目标。     

数字匹配滤波系统输出信噪比与采样速率的关系

论述了数字匹配滤波系统及其实现,讨论了采用数字方法在频域实现匹配滤波的信号处理系统中,匹配滤波器实现中的两个实际问题。分析了信号的数字频谱,并在此基础上,推导了系统输出信噪比与系统采样速率的关系。得到了随着系统采样速率的提高,匹配滤波器的噪声带宽减小,输出信噪比提高的结论。计算机仿真验证了该结论的正确性。     

自适应FIR高精度时延估计研究

从最小二乘原理出发,结合参量模型时延估计方法,提出了一种使得时延引起的输入信号与参考信号之间实现最小二乘的自适应FIR高精度时延估计方法。与广义互相关法、相位谱法和自适应最小均方(leastmean square,LMS)时延估计方法相比,该方法具有算法简单、运算量小、精度高、收敛快的优点。计算机仿真实验和消声水池试验结果均验证了该算法的有效性。     

混合滤波器组ADC系统的频响分析与量化噪声研究

根据带通采样定理对混合滤波器组ADC系统的抽取过程进行了系统理论分析,得到其失真/混迭函数。利用混合滤波器组ADC系统之综合滤波器组的多相结构,对混合滤波器组ADC系统量化噪声进行了详细研究。所得的理论结果为混合滤波器组ADC系统的失真/混迭函数与开关电容滤波器组ADC系统的失真/混迭函数一致,且混合滤波器组ADC系统的分辨率比其ADC提高了0.51og2M比特。     

基于奇异值熵和分形维数的雷达信号识别

针对低信噪比条件下雷达信号脉内调制方式识别算法识别率低的问题,提出了基于奇异值熵和分形维数的雷达信号识别算法。该方法首先通过Choi Williams分布得到信号的时频图像,提取时频图像的奇异值熵;然后再提取信号频谱的盒维数与信息维数,组成三维特征向量;最后使用基于支持向量机的分类器实现雷达信号的分类识别。对8种典型雷达信号的仿真试验结果表明该方法抗噪性强、识别率高,在信噪比大于1 dB时,平均识别率能达到95%以上。     

基于全局最小熵的随机稀疏调频步进信号运动补偿方法

发射频率和孔径二维随机稀疏的调频步进信号,可降低雷达系统对采样率的要求,同时可提高抗干扰能力。但是调频步进信号随机稀疏时会带来运动补偿困难的问题。针对此问题,提出一种基于全局最小熵的运动补偿方法。首先,利用全局最小熵方法完成包络对齐;其次将初相校正问题转换为径向速度与加速度的参数估计问题。为实现速度的高精度估计,采取粗搜索与精估计相结合,以全局最小熵作为代价函数,基于黄金分割法进行变步长搜索实现参数的快速高精度估计,最终完成初相校正。理论分析和仿真结果表明该算法具有参数估计速度快、估计精度高且在较低的信噪比条件下具有较高稳健性的优势。     

改进的辅助粒子滤波当前统计模型跟踪算法

提出了一种改进的辅助粒子滤波算法,采用基本的常规波束形成法对声信号函数进行处理,得到目标的方位谱估计,推导了以目标方位谱函数作为重要采样密度函数的辅助粒子滤波算法。并将此改进的辅助粒子滤波算法同当前统计模型相结合,提出一种基于目标方位谱的辅助粒子滤波当前统计模型自适应跟踪滤波(current statistical model improved auxiliary particle filter, CSM-IAPF)算法。最后通过仿真验证此方法能够减少跟踪误差,具有较好的实时性和稳定性。     

融合调频遥测和伪码测距的寄生调制技术

针对飞行器测控系统将高码率遥测数据和伪码测距信号分流传输的不足,提出一种全新遥外测体制,将测距伪码(pseudo-noise, PN)寄生在调频(frequency modulation, FM)遥测信号中,生成一种融合调频遥测和伪码测距的寄生调制信号,实现高码率遥测数据和测距信号的单流传输。研究FM+PN体制的调制、解调原理,从理论上分析信号频谱及遥外测性能,并通过仿真得到不同参数下的频谱特性、遥测解调误码率和测距精度,给出了调制参数选择建议。仿真结果表明,将FM+PN体制应用到飞行器测控系统中,可将所需带宽降低为现有测控体制的40%,大大提高带宽利用率,而遥测误码率性能损失很小。     

3-RRRT并联机器人解耦的反演自适应动态滑模控制

针对3-RRRT型搬运机器人提出一种解耦的反演自适应动态滑模控制方法,以提高控制精度和鲁棒稳定性。首先利用非线性补偿方法将系统解耦成线性系统,运用一阶动态滑模设计新的滑模面,然后利用基于李亚普诺夫函数的Backstepping控制设计方法和自适应控制技术,设计了全局渐近稳定的系统控制器,最后利用MATLAB进行了系统控制数值仿真,结果表明,对3-RRRT型并联机器人的这种强耦合的、具有不确定性的非线性系统,采用该解耦的反演自适应动态滑模控制方法,可以达到理想的控制精度,并能保障系统的鲁棒稳定性。     

基于互补滤波器的MEMS/GPS/地磁组合导航系统

针对低成本、高性能、高可靠性导航系统的迫切需求,设计并实现了一种基于互补滤波器的微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/全球定位系统(global positioning system, GPS)/地磁组合导航系统。通过精确地器件标定,提高了MEMS陀螺仪、加速度计输出数据的准确性;根据MEMS惯性导航系统解算的姿态角、速度、位置结果,结合GPS及地磁的输出,设计了组合导航系统;依据载体的运动状态,设计了自适应调整截止频率的互补滤波器数据融合方法,实现了组合导航系统的定姿定位;最后,对组合导航系统进行静态、动态测试试验,实际测试结果表明,组合导航系统能够达到较高的导航精度。