基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理

针对低脉冲重复频率（pulse repetition frequency, PRF）脉冲多普勒雷达的多普勒解模糊问题,提出了一种基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理方法。通过利用多重PRF方式下相参处理间隔内采样数据的时域非均匀特性,算法采用一种改进的复值迭代自适应方法直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应,可实现PRF分组参差方式下对多个目标的解多普勒模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

METRICS,PROBABILISTIC METRICS AND RANDOM METRICS

ＭＥＴＲＩＣＳ，ＰＲＯＢＡＢＩＬＩＳＴＩＣＭＥＴＲＩＣＳＡＮＤＲＡＮＤＯＭＭＥＴＲＩＣＳＧＵＯＴｉｅｘｉｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＦｕｊｉａｎＸｉａｍｅｎ３６１００５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒ...     

POSITIVE SOLUTIONS FOR DIRICHLET PROBLEMS OF SINGULAR SEMILINEAR ELLIPTIC EQUATIONS

ＰＯＳＩＴＩＶＥＳＯＬＵＴＩＯＮＳＦＯＲＤＩＲＩＣＨＬＥＴＰＲＯＢＬＥＭＳＯＦＳＩＮＧＵＬＡＲＳＥＭＩＬＩＮＥＡＲＥＬＬＩＰＴＩＣＥＱＵＡＴＩＯＮＳ￥ＣＵＩＳｈａｎｇｂｉｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓ...     

一种非均匀间隔采样信号处理方法的研究

本文提出了一种将非均匀间隔采样信号按均匀间隔采样信号进行DFT处理,得到非均匀间隔采样信号的频谱结构的方法.讨论了这种方法在MTI和MTD雷达中的应用.     

变采样周期PI控制算法的仿真研究

使用ＭＡＴＬＡＢ中的ＳＩＭＵＬＩＮＫ仿真工具对变采样周期的全数字化直流调速系统的ＰＩ控制算法进行了仿真研究，并提出了变采样周期的ＰＩ控制新算法，应用此算法设计的直流调速系统具有良好的性能     

三维空间高分辨率阵列测向研究

针对三维空间高分辨率阵列测向的研究，本文以电磁波传播理论为基础，首先建立了任意阵形的天线阵列对三维测向空间内多信源测向的数学模型。然后以该模型为基础，用阵列测向算法─—ＭＵＳＩＣ算法，对三维空间内分布的多目标实现了实时、高分辨率测向。最后，进行了计算机模拟，其模拟结果与理论结果达到了较好的吻合。     

SOME NEW CONSTRUCTIONS OF CARTESIAN AUTHENTICATION CODES FROM SYMPLECTIC GEOMETRY

ＳＯＭＥＮＥＷＣＯＮＳＴＲＵＣＴＩＯＮＳＯＦＣＡＲＴＥＳＩＡＮＡＵＴＨＥＮＴＩＣＡＴＩＯＮＣＯＤＥＳＦＲＯＭＳＹＭＰＬＥＣＴＩＣＧＥＯＭＥＴＲＹＹＯＵＨｏｎｇ；ＧＡＯＹｏｕ（ＮｏｒｔｈｅａｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ１３０...     

UNIFORM PERSISTENCE IN DISCRETE SEMIDYNAMICAL SYSTEM AND ITS APPLICATION

ＵＮＩＦＯＲＭＰＥＲＳＩＳＴＥＮＣＥＩＮＤＩＳＣＲＥＴＥＳＥＭＩＤＹＮＡＭＩＣＡＬＳＹＳＴＥＭＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ￥ＷＡＮＧＷｅｎｄｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，...     

ON THE EXISTENCE OF MEROMORPHIC SOLUTIONS OF ALGEBRAIC DIFFERENTIAL EQUATIONS

ＯＮＴＨＥＥＸＩＳＴＥＮＣＥＯＦＭＥＲＯＭＯＲＰＨＩＣＳＯＬＵＴＩＯＮＳＯＦＡＬＧＥＢＲＡＩＣＤＩＦＦＥＲＥＮＴＩＡＬＥＱＵＡＴＩＯＮＳ￥ＹＵＡＮＷｅｎｊｕｎ（ＤｅｐａｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＸｉｎｊｉａｎｇＮｏｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓ...     

STABLE POSITIVE PERIODIC SOLUTIONS OF THE PERIODIC COMPETITIVE SYSTEMS

ＳＴＡＢＬＥＰＯＳＩＴＩＶＥＰＥＲＩＯＤＩＣＳＯＬＵＴＩＯＮＳＯＦＴＨＥＰＥＲＩＯＤＩＣＣＯＭＰＥＴＩＴＩＶＥＳＹＳＴＥＭＳＬＩＨｕａ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｉｎａ）ＣＨＥ...     

基于加窗非均匀采样周期信号重建改进方法

提出了一种基于窗函数正弦参数估计的重建非均匀采样周期信号迭代算法。该算法将非均匀采样值利用加窗正弦参数估计算法得到迭代初始值 ,然后利用最小化误差能量方法 ,求出迭代算法公式的自适应系数 ,最后重建原信号 ,可以在较少迭代次数下得到相当精确的结果。计算机仿真实验结果与已有算法比较证明了该方法的有效性和先进性     

基于阵列基线旋转的多目标DOA估计算法

传统均匀圆阵波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法要求天线数目多于目标数量,易受阵列的通道不一致性影响。针对此问题,引入阵列基线旋转这一思想对多目标进行测向。通过旋转两天线阵列基线,并以固定的时间延迟对阵元的接收数据进行采样,相当于利用有限的两个阵元对目标进行多位置观测,增加了阵元的利用率,提高了DOA估计的测向精度。计算机仿真实验表明,该算法采用两阵元就可以实现多目标测向,其测向性能与基于均匀5元圆阵的传统多重信号分类算法相当,具有对多通道间相位不一致鲁棒性强的优点。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展，雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源，因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction，GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然，准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification，MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题，提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭，构建新的总协方差矩阵，有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明，与经典MUSIC算法相比，改进的MUSIC算法参数估计精度更高，雷达散射截面重构拟合程度更好，且运算量增加不大，可有效提取出隐身目标的散射中心。     

Techniques for Radar Imaging Based onMUSIC Algorithm

1.INSTRuCTION'~~that,whenaradarilluminatestargets,therearethreesections:Rayleishsects~aamopticalsection.Inopticalsection,thatistosay,whenradarillumination~isedenough,theradartargetcanbeconsideredasacollectionofafinitenumberof:'peteringcenterS.ThefundarnelitaltaskofradarimagingistomakecorrelativeaccumuMOf~tedradarsignalintermsoftargetscatteringcentermodel,attainthelocationof'~Centerandthecorrespondedscatteringimmensityfromthetargetback-scatteringx~ieS,andregenerstetheprocedureofthetargets…     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题, 本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模, 在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后, 将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵, 最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法, 本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度, 并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

基于二阶预处理的共轭扩展MUSIC算法

基于子空间概念的经典MUSIC算法虽具有较优的性能,但可测向信号数小于阵元数,测向精度仍不能满足某些场合的要求。针对这一问题,提出了基于二阶预处理的共轭扩展MUSIC算法,利用阵列输出的延迟相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行奇异值分解,得到类似于MUSIC算法的简洁的空间谱表达式,其极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其分辨力和测角精度均优于MUSIC和MUSIC-like算法。     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

多路延迟结构的修正MUSIC算法频率估计

提出将多路延迟数字测频结构与高分辨率谱估计的MUSIC算法相结合,有效地实现了信号频率估计。针对MUSIC算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的缺点,研究的修正MUSIC算法通过对接收数据共轭重构,产生新的协方差矩阵,有助于改善特征值的分布,使其具有平均的意义,从而提高了信号频率估计的性能。实验结果证明,相对于常规MUSIC算法,该方法在相同的信噪比和快拍数条件下,具有更高的频率估计精度和稳健性,而且计算量也无明显增加。