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1.
相比频率固定的脉冲多普勒体制, 频率捷变体制在抗干扰方面具有显著优势。但在该体制下, 基于匹配滤波的信号处理算法存在旁瓣平台问题, 难以与动目标检测兼容。压缩感知理论将目标参数估计建模作为欠定方程求解, 为该问题提供了解决思路。在相参频率捷变雷达中, 压缩感知能否准确重建目标是一个基础性问题。本文梳理了针对该问题的相关研究, 借助相变理论与相变曲线的解析表达式, 定量描述了捷变频雷达重建目标的成功概率与主要系统和目标参数之间的关系; 该理论性能边界与仿真实际所能达到的性能相接近。此外, 还探讨了现有成果在实际应用中的价值, 展望了未来研究方向。  相似文献   
2.
未来战场,将是隐身武器的较量,不论是有人机、无人机,还是巡航导弹、弹道导弹,都朝着隐身化方向发展.传统雷达在对付这些隐身目标时存在无法突破的性能极限.笔者将被动雷达与量子技术结合,提出被动量子雷达,分析其对隐身目标探测的机理.采取超导电路技术实现对微波光量子转换处理,并使用SVI和PSA量子增强接收技术,以及JPA技术实现高灵敏度微波信号接收,被动量子雷达可将系统灵敏度最大提高大约4个数量级.分析结果表明提出的基于被动量子雷达的隐身目标探测原理可行,具有很强的应用潜力.  相似文献   
3.
在基于到达角(angle of arrival, AoA)的三维目标跟踪中, 伪线性卡尔曼滤波具有稳定性高和计算复杂度低的优点, 但是严重的偏差问题使其跟踪精度迅速下降。针对该问题, 提出一种二次约束卡尔曼滤波(quadratic constraint Kalman filter, QCKF)算法。首先引入涉及所有观测噪声项的增广矩阵, 然后建立与线性卡尔曼滤波等价的目标函数并且附加含有二次项的约束条件, 以此降低偏差影响, 实现更准确的状态更新。QCKF算法采用广义特征值分解求解约束优化问题, 无法直接通过状态更新表达式推导其协方差矩阵, 因此利用约束条件以及矩阵扰动方法完成协方差矩阵更新。仿真分析表明, QCKF算法相较于其他非线性滤波算法具有更优的跟踪性能, 不仅在低噪声条件下可达到后验克拉美罗下界, 而且当噪声严重时能够显著降低跟踪误差, 并且计算开销不高。  相似文献   
4.
针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)雷达通信一体化信号中的通信信息影响其探测性能的问题,提出一种基于预编码的OFDM雷达通信一体化信号形式.利用具有较好相关特性的伪随机序列对一体化信号的通信信息进行预编码,以提高一体化信号的模糊函数性能,进而提升其探测能力.特别地,选取m序列、gold序列和Kasami序列进行预编码,并分析了扩展因子的影响和这3种序列的特点和适用环境.仿真结果表明,取相同扩展因子时,分别采用这3种序列进行预编码,不同程度地增加了OFDM一体化信号的峰值旁瓣比,将提升OFDM一体化信号的目标检测能力.  相似文献   
5.
针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法。首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利用基于压缩感知的高频融合规则进行融合,得到高频融合系数;针对低频子带部分,按照基于字典学习的低频融合规则进行融合,得到低频融合系数。最后进行NSCT逆变换得到融合影像,实现红外和可见光图像的超分辨率恢复。实验结果表明:采用该算法融合后的图像在平均梯度、边缘强度、信息熵、边缘信息保留度、空间频率等指标上均有良好的表现,体现出该融合算法在图像融合质量的提升方面颇具优势。  相似文献   
6.
后注浆微型钢管桩具备施工速度快、布置形式灵活、承载力高等优点,在输电线路基础工程中具有广阔的应用前景.目前有关注浆后桩-土界面力学行为与强度特性尚未得到定量认识,因此,需要开展后注浆钢管桩桩-土界面力学特性及微观结构的试验研究.依托国网沧州东光北变220 kV线路工程,对原状土和不注浆钢管桩、后注浆钢管桩桩侧不同水平距离处土体及桩-土界面进行现场取样,通过室内试验分析了注浆作用对土样变形及抗剪强度参数的影响,借助微米CT扫描仪和扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)测试手段,从微观层面对比分析注浆作用下桩-土界面结构的变化及浆液进入原状土体的程度及分布特征.结果表明:注浆后浆液的渗入使得土体结构更加密实且黏聚力明显增大,但浆液影响范围有限.研究成果可为该桩型加固机理的揭示及工程设计提供参考依据.  相似文献   
7.
构造了伪柯西类核函数并给出了相应的理论证明.利用伪柯西类核函数对4个癌症基因表达数据集进行降维,然后利用支持向量机、K近邻和朴素贝叶斯进行分类预测.实验结果表明,与高斯核、多项式核、双曲正切核降维以及全变量情形相比,在多数情况下,基于伪柯西类核函数进行的维度约减,可使得目前主流机器学习方法的分类精度达到最优.  相似文献   
8.
针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上,该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法,从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。  相似文献   
9.
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。  相似文献   
10.
针对非光滑、非凸实值函数的鲁棒多目标优化问题,建立鲁棒(弱)有效解的充分优化条件,并探索了对偶(鲁棒)多目标问题的强弱对偶关系;利用复合函数的极限次微分,凸性推广至(严格)广义伪凸的条件下仍能得到优化问题的最优性条件,并进一步通过对偶问题建立强弱鲁棒对偶性;最后在(严格)广义伪凸的条件之下,得到3个定理并加以证明。  相似文献   
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