基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。     

基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法

利用数字广播信号的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex, OFDM)调制特性,提出一种基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法。首先,在子载波域获取每个OFDM符号的频域信道响应值,然后将该信道响应值变换到时域,并在时域利用信道多普勒特征构造杂波子空间项,用于抑制零频和非零频杂波。所提方法杂波子空间构造与发射信号无关,可离线生成,简化了信号处理流程,降低了计算复杂度。仿真和实测数据均验证了所提方法的有效性。     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

SINS/GPS组合导航和末端寻的复合制导半实物仿真

针对采用SINS/GPS组合导航及末端寻的复合制导体制的制导弹药,为检验组合导航系统和制导控制系统的工作性能,设计了半实物仿真系统框架结构.设计半实物仿真时序,采用基于频率调度(FBS)机制,实现仿真的实时性和同步性.探讨并解决了仿真中多CPU时钟同步问题.仿真结果表明,捷联惯导算法正确,解算时延较小,GPS修正效果良好,组合导航系统可顺利完成中末制导交班;制导控制系统设计合理,对于静止和机动目标,落点射击精度和落角均满足设计要求.     

在线传感器突变信号的检测与区分

为了准确区分传感器突变信号产生的原因,提出了基于数学模型的小波频带分析法. 针对工业流程中的测控系统,分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系. 用小波频带分析技术,将高低频信号分离,并进行能量统计,根据高低频信号能量比例的变化,判断出突变信号产生的原因. 经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明,该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障.     

种子注入高重复频率Q开关激光器

分析了自发辐射与注入种子信号在激光建立过程中的竞争对种子注入的影响. 利用单块非平面环形腔单频激光器作为种子振荡信号,注入到高重复频率Q开关构成的从动激光器,获得单脉冲能量大于5mJ、脉冲宽度40ns的单纵模振荡脉冲激光输出. 测试了种子激光器在不同频率、功率及在从动激光器不同抽运能量下种子注入现象发生的几率实验. 结果表明,频率匹配和从动激光器的抽运能量是影响种子注入发生几率的重要因素.     

图形推理的脑波超慢涨落研究

对140名大学生进行了瑞文图形推理测试,然后从中选取了高分组和低分组各21名参加了脑波超慢涨落测试.结果表明:1)高分组和低分组在α波频率成分以及α波平均频率之间差异均不显著(P>0.05);2)推理能力无论是高分组还是低分组,前、后脑区平均功率符合额低枕高的前、后梯度.图形推理高分组在各个脑区的平均功率均高于低分组,在右额叶、右中央区、右前颞叶以及右后颞叶高分组和低分组差异显著(P<0.05);3)对图形的推理能力高分组和低分组S谱的9种基频成分在全脑出现次数的分析发现,在S 6成分上高分组和低分组差异显著(P<0.01),而在其他基频成分上高分组和低分组差异均不显著(P>0.05).     

基于MMAS的MIMO-OFDM系统上行多用户检测

在多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统上行多用户检测(multi-user detection,MUD)中,针对基本蚁群算法(ant colony optimization,ACO)在搜索过程中易出现过早停滞及收敛于局部最优解等问题,提出一种基于最大最小蚁群系统(max-min ant system,MMAS)的MUD新算法.该算法在蚁群每次循环结束后,仅处于最优路径上的单只蚂蚁释放信息素;同时,通过限制每条路径上信息素的取值范围,避免路径间信息素的差值过大,从而使蚂蚁在每次循环时尽可能地选择不同的路径,提高算法的搜索能力.仿真结果表明,MMAS算法能够有效降低蚁群陷入局部最优解的概率,进而提高了检测性能;同时,随用户数的增加,该算法的计算复杂度却远低于最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法,因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折中.     

噪声下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位

在人与人交流中,人耳能很好地定位出周围声音的位置,而在声源定位技术里,基于传统麦克风声源定位在噪声环境下无法精确地定位出声源.根据人耳能准确地辨别出声源这一特性,提出一种在噪声下基于人耳耳蜗基底膜分频特性的声源定位方法.该方法是利用多个麦克风对声源信号进行采集,将采集到的信号通过基底膜滤波器进行滤波、除去与声源无关的噪声,运用空间映射互相关方法对声源进行定位.该方法所定位出的声源位置比传统声源定位技术所定位的位置误差小、精准度高.实验结果表明,噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位比基于传统麦克风声源定位技术更接近声源的真实位置;噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位具有更高的精度与更好的鲁棒性.     

卫星移动通信中基于前导的定时同步算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中应急数据每帧长度一般为ns级或s级不等,如果无法检测到数据帧的准确到达时刻,便有可能丢失掉整帧数据的问题,提出了一种基于OFDM符号前导的联合检测同步算法(combined detecting synchronization OFDM-based preamble,CDSOP).该算法在利用改进的发送帧前导结构完成粗定时,在粗定时的基础上对接收的数据帧进行细定时,即可完成对OFDM符号定时同步的联合检测.仿真结果表明,在卫星信道环境下,该算法在定时估计标准误差等方面表现出了较好的定时同步性能.