基于耦合目标的近场双站散射测试方法

对于近场散射测试中存在多次耦合目标,从近场数据外推远场雷达散射截面时,需要完备的双站散射信息。传统的双站散射测试方法中,远场观测点的数目等于扫描面上的天线数目,测量所需时间成倍增加,难以工程化。因此,根据截断角域的选取原则,结合采样间隔设计了一种“一发多收结合转台旋转”的近场散射测试方法,用以验证“多发多收”双站模式的近远场外推方法的有效性和误差大小。通过在微波暗室对二面角进行测试,验证了该外推算法的正确性以及实验系统的可行性。     

离散混沌测量矩阵构造及其性能研究

若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。     

近场散射测量中的天线方向图修正技术

针对近场散射测量中由于天线方向图照射的不均匀性,在近场数据外推后难以获得目标准确雷达散射截面(radar cross section, RCS)的问题,提出基于近似函数的天线方向图修正方法,在近场数据外推的过程中对天线方向图进行补偿,从而提高目标RCS测量的准确性。首先推导了近远场变换的计算过程,然后根据收发天线照射目标的角域,分析了与天线方向图吻合的近似函数,通过对近似函数的傅里叶级数展开修正了天线方向图的影响。仿真结果表明,对于不同的天线方向图,该方法在近远场变换过程中具有良好的修正效果。实验分别对点目标和线目标进行了验证,结果表明了方向图修正外推方法的有效性和准确性。     

认知无线电中实现自适应压缩频谱感知

在实际生活中频谱通常是稀疏的，将压缩感知（compressed sensing，CS）技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而，实践中稀疏度通常是未知的，因此需要选择较大的测量数目，导致算法的感知性能下降。为解决这一问题，提出一种自适应压缩频谱感知方法，通过分析压缩测量的二阶导数与稀疏度之间的关系对稀疏度进行粗估计。在粗估计的基础上，逐步增加测量数并对训练子集与测试子集进行迭代计算，当满足停止准则时得到稀疏度的精确估计。仿真结果表明，所提方法在性能上优于现有的其他传统CS方法，对降低复杂度、减少存储空间等方面具有重要意义。此外还验证了所提方法在噪声环境中的有效性。