空间稀疏角域以及多普勒域下的DOA估计

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值. 在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复. 对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题. 仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高.     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.     

基于FIR滤波器的改进恒定束宽波束形成算法

针对宽带信号中不同频率分量所对应的增益不同导致阵列接收信号产生失真的问题,提出了一种基于FIR滤波器的恒定束宽波束形成算法.该算法利用FIR滤波器阵列结构和麦克风均匀线阵列的对称属性,确定波束形成算法恒定束宽的频率范围并获得近似恒定束宽的阵列响应;针对相邻的截止频率之间波束宽度的波动较大问题,设计了参考波束并利用最小二乘法获得最优权值;最后对最优权值进行归一化处理,获得了均匀增益.仿真和实验验证了算法的有效性.     

MIMO系统级联的多输入单输出均衡器研究

针对MIMO系统接收端信号之间的相关性影响其盲均衡效果的问题,提出一种级联的多输入单输出(MISO)均衡器。每级MISO均衡器恢复一个发射信号,之后利用信道估计算法对混合信号进行修改,修改后传递到下一级MISO均衡器进行类似的处理。通过原理分析以及性能仿真可见,级联的MISO均衡器能够克服信号相关性对均衡效果的不良影响,与传统MIMO均衡器相比,算法收敛后信号星座点更集中,全局用户间总干扰比也更低;并且下一级MISO均衡器的均方误差低于上一级。     

杂波背景下机载雷达信号参数的射频隐身优化

面对对方先进的无源探测系统, 射频(radio frequency, RF)隐身是机载雷达抗干扰的一种重要手段。本文首先分析了杂波条件下机载雷达目标探测的RF隐身目标模型, 然后分别针对地杂波与海杂波背景, 以截获因子作为RF隐身性能评估指标, 分析了基于脉冲对消滤波与恒虚警(constant false alarm rate,CFAR)检测技术的机载雷达RF隐身设计方法, 并建立了相应的机载雷达信号参数RF隐身优化模型。仿真利用遗传算法对模型中的辐射功率、驻留时间与脉冲累积个数等机载雷达信号的关键参数进行求解, 仿真结果表明, 两种杂波背景下的信号参数优化模型均能有效地改善机载雷达的RF隐身性能。     

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法

随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展,详细地介绍了典型的语义分割网络模型;接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证,系统性评估其在地基云图分割的性能,验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。     

测控技术与仪器专业全程考试综合评价体系研究

综合性全程考试模式在考试内容上减少了再现书本知识为主的考试内容,改变了一次性考试结课的做法,减轻了学生学习压力,提高了学生学习的积极性,提高了学生的综合素质。新的考试模式更注重考核学生理解知识、应用知识,特别是综合性,创新性应用知识能力,促进学生知识能力素质的协调发展。本文以测控技术与仪器专业为例,做了全程性考试模式的研究。针对了该专业的特点,对整个大学四年的专业课程进行归纳总结、同时做了详细的分析,在此基础上对该专业的全程综合考评系统进行了设计。     

基于超指数初始化的判决导引盲均衡算法研究

在高速水声通信和多点通信系统中,盲均衡算法由于不需要发送训练序列而节省了信道带宽,得到了广泛的关注.Bussgang类盲均衡算法中,判决导引(DD)算法虽然剩余码间干扰小,但收敛能力较弱,往往不具备使闭合眼图睁开的能力,因此常采用收敛能力较强的盲均衡算法作冷启动,在眼图睁开以后再切换到判决导引模式.利用超指数(sE)算法收敛速度快和收敛平稳的特点,提出了一种双模式盲均衡算法.该算法在收敛阶段采用超指数算法,之后通过判决准则切换到DD算法,有效地加快了算法的收敛速度,保证了算法的收敛稳定性.通过计算机仿真,表明了该方法的有效性.     

一种随机稀布MIMO雷达的旁瓣抑制方法

随机稀布MIMO雷达由于空间阵元的缺失,对回波信号的空间采样严重不足,其合成的发射-接收波束中存在大量高电平旁瓣,影响目标峰值的检测以及掩盖微弱目标。利用随机稀布MIMO雷达所合成的发射-接收波束图中最大幅度所对应的方位角,重构当该方位角上存在目标时的波束旁瓣值;然后在原始归一化发射-接收波束图中对消该重构旁瓣值。如果存在真实目标,可形成低峰值旁瓣的发射-接收波束方向图;反之,最终波束图的峰值主旁瓣比与原始波束图相差不大,表明无目标存在。在发射和接收阵元数较少以及发射信号总带宽较低时能有效抑制随机稀布MIMO雷达的波束旁瓣,仿真结果验证了方法的有效性。