基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

雷达导引头指向误差对导弹制导的影响与对策

受相控阵天线指向误差和天线罩瞄准误差的共同影响,相控阵雷达导引头存在较严重的指向误差。当指向误差斜率超出一定范围时会造成导弹制导系统出现寄生回路振荡问题,影响系统的稳定性和制导精度,在高空尤为明显。对此，本文通过构建相控阵雷达导引头制导系统模型,分析了导引头指向误差斜率对导弹制导的影响以及产生寄生回路振荡的机理;为消除导引头指向误差斜率对制导的不利影响,在指向误差测量补偿的基础上,又给出了一种多模型扩展卡尔曼滤波的估计方法,对导引头指向误差斜率进行实时估计与补偿。数字仿真结果表明，所提方法能够有效改善导引头指向误差斜率对制导系统的不利影响,提高系统稳定性和制导精度。     

基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference，EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

非平衡型AFC电路工作原理

本文主要分析两种非平衡型 AF C电路的工作原理     

基于海流的海洋微小信号前端放大电路的研究

根据海流信号传感器的测量原理,提出了采集放大电路的技术方案。针对采集信号噪声大的特点,对海流电场微弱信号进行滤波提取,实现了对该信号同相分量的补偿式放大,在一定程度上克服了传感器在下沉时引起感生电场的强干扰,提高了电路测量精度。同时采用多级放大的原理,将微弱信号放大至仪器可观测的范围。通过Multisim仿真软件进行验证,结果表明,该采集放大电路满足设计要求,在保证信号质量的同时将信号放大至105~106倍。     

基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

基于转发路径优化的交叉眼干扰结构

为了降低因路径引起的波程差,提出一种基于转发路径优化的交叉眼干扰结构。通过分析交叉眼信号传播路径,建立干扰信号传播路径模型。在雷达来波方向偏离交叉眼干扰天线中垂线的条件下,改变交叉眼双环路接收天线和发射天线位置,可以有效减小干扰距离较远时因波程差造成的相位变化,提高交叉眼干扰效果。仿真结果表明：在该结构下,交叉眼干扰与雷达的距离越远,波程差越小;雷达来波方向偏离交叉眼干扰天线中垂线越严重,波程差越小;当交叉眼干扰距离雷达较远（r>3 km）时,交叉眼天线中垂线附近波程差即可忽略,使干扰信号到达雷达时的相位差能够满足干扰要求。     

基于分光链路模拟的曲面量子雷达散射截面研究

量子雷达基于量子态特性对目标探测识别,可有效克服复杂电磁环境和目标隐身特性影响。针对光量子在大气中传播时易受介质吸收和散射影响的问题,提出利用分光链路模拟大气介质的方法,对目标量子雷达散射截面进行了研究。通过引入单光子波动方程,采用分光链路模拟大气介质,得到衰减条件下光子波函数,推导衰减条件下量子雷达散射截面公式,并对衰减条件下单曲面量子雷达散射截面进行仿真。仿真证明,在不同入射角条件下,量子雷达散射截面主瓣峰值随衰减系数增加而减小,入射角对量子雷达散射截面无影响;在0 ℃、能见度30 m条件下,目标量子雷达散射截面主瓣峰值随波长增加。     

基于像素值排序最值阶跃响应的可逆信息隐藏

针对现有明文域可逆信息隐藏方案对于单个像素值修改过程中仅嵌入单比特秘密信息,提出一个基于像素排序值(pixel value ordering,PVO)阶跃响应的可逆信息隐藏方案。PVO对像素块排序后的最值进行预测和修改实现秘密信息的可逆嵌入,具有高保真的特性。利用PVO后的参考像素来确定高保真阶跃修改量,然后通过阶跃处理进行块内冗余像素的选择,最终通过排序序列与像素位置的映射关系来实现信息的嵌入。方案每修改单个像素值信息能够实现多比特秘密信息的嵌入,并且由像素排序确定得到的阶跃修改量能够保证信息提取后图像的无损恢复。经仿真实验验证,在达到同样嵌入容量要求条件下,研究结果较先前基于预测扩展处理的像素值排序方案能够大幅减少像素修改的数量,并且低负载条件下峰值信噪比性能指标得到显著提升。     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.