双势阱Duffing-van der Pol振子微弱信号检测统计量构造

为解决双势阱Duffing-van der Pol振子同频微弱信号定量检测问题,分析发现了Poincare截面能明显区分系统不同状态的现象，构建了基于Poincare截面的检测统计量,并以此为基础设计了信号检测的有效实现方法。首先对Poincare截面进行数值计算得到系统关于策动力幅值的分岔点图,其次对不同状态下各幅值对应分布点做方差统计构建检测统计量。不同状态的检测统计量分布区间不同,按照统计值落入的区间即可判断信号有无。仿真实验给出了不同策动力角频率下检测统计量的临界值和检测区间,并通过与相平面检测结果的对比验证了该检测方法的可行性,为微弱信号定量检测提供了参考。     

基于效能评估的空中对抗作战建模分析

针对效能评估与作战运用未能有效衔接的问题,研究了空中对抗作战中的兵力变化问题。给出了数据链体制下作战飞机效能评估计算方法,通过函数映射法将评估结果转化为平均战斗力水平,证明了二者的等价性和一致性。以蓝彻斯特方程为基础,建立了空中兵力变化的数学模型和有增援情况时的空战模型。将用微分方程描述的模型离散化,指出了离散时间步长所应满足的约束条件,形成了完整的模型求解数值计算方法。仿真实验结果表明,数据链可以改变双方作战实力,提高作战能力,增援作战时选择“局部最优增援时刻点”可以获得更高的增援效率。     

基于Poincare截面的微弱信号定量检测与幅值参数提取

为解决微弱信号定量检测问题,提出并建立了基于Poincare截面的检测统计量,并以此设计了利用Duffing振子进行微弱信号定量检测及幅值参数提取的有效实现方法。通过分析Duffing振子的Poincare截面特性,发现系统输出关于幅值的分岔特性能够清晰判定系统不同状态,由此对Poincare截面的分布点进行方差统计,构建检测统计量与检测判定区间,实现对微弱信号的定量检测。仿真实验发现，该定量检测方法的噪声鲁棒性优于传统时域特征检测方法,进一步设计了循环检测系统用以提取待测信号幅值参数并实现对未知频率信号的检测，为基于Duffing振子的微弱信号检测提供了定量检测途径与参考。     

能量检测中的BPSK信号最优检测门限

在认知无线电中,授权用户对主用户进行频谱感知时,会存在使得虚警与漏检概率之和最小的最优检测门限。以研究高斯白噪声环境下BPSK信号的有效检测问题为目的。通过对能量检测统计量的数学分布进行理论推导,将最优检测门限问题转化为和值最小的求解问题,给出了由采样点数、噪声方差、信噪比所决定的最优检测门限计算公式,并给出证明。在不同信噪比下对和值曲线变化规律的仿真说明了最优检测门限的存在性。通过对文中门限和恒虚警概率门限下的检测概率性能分析、文中门限和恒检测概率门限下的虚警概率性能分析、以及不同指标变化时其他2种门限向文中门限收敛的性能分析,说明了最优检测门限下的检测性能较优。此外,蒙特卡洛实验验证了理论分析的正确性。     

基于小波的优化组合认知超宽带波形设计方法

研究了认知超宽带(CUWB)脉冲波形设计问题,提出了一种基于Morlet小波的优化组合CUWB波形设计方法。在分析Morlet小波时频特性的基础上,制定了该方法的设计实现步骤。首先由"二分法"获得符合FCC频率掩模要求的小波伸缩因子选值区间,其次通过设计可编程逻辑语言来寻找最优组合权值,获得高频谱效率的UWB脉冲波形。综合考虑认知用户检测到的授权用户频段,设计阻带滤波器进行窄带干扰抑制,将UWB脉冲波形通过滤波器后可得CUWB脉冲波形。仿真实验表明:该方法易于实现和操作,设计波形具有良好的自相关性和高频谱利用率,方法为CUWB的波形设计问题研究提供了一种新的思路。     

基于冗余备份的协作感知数据传输方法研究

为了进一步提高频谱的利用率,增强协作频谱感知的实用性和准确性是十分必要的。对协作频谱感知的关键技术中可靠的数据传输方式加以改进,通过冗余数据多路径的方法增加数据传输过程中的可靠性和实时性。这样可将各感知节点的数据准确的,可靠的,实时的传输到中心节点,使中心节点做出精准快速的判决。文中仿真结果证明了该方法的可行性,并且一定程度上克服了干扰和噪声等因素对数据传输过程中的影响,对协作频谱检测技术的实际应用打下了基础。     

基于双门限能量检测的协作频谱感知算法

为了克服传统能量检测算法的不足,提出了一种基于双门限能量检测的协作频谱感知算法（cooperative spectrum sensing algorithm based on double threshold energy detection, CSBDE）。该算法采用噪声不确定条件下的双门限值作为判决条件,将本地能量检测结果划分为硬判决和软判决。认知基站采用优化的融合准则,首先对所有本地硬判决进行融合,根据需要再进一步对本地软判决进行融合,最终给出全局判决结果。蒙特卡罗仿真结果表明,该算法能够克服噪声不确定性对能量检测的影响,提高了系统的检测性能。     

ULA中基于LS-ICA的短时高效DOA估计

研究了均匀线阵(uniform linear array, ULA)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,提出了一种能充分利用阵列结构上来波数据的信号处理方法进行角度估计。所提方法的关键是采用天线阵列因子的实部来构造新的信号接收模型,进而通过独立分量分析(independent component analysis,ICA)对接收信号进行盲分离,用最小二乘(least square,LS)法求解入射信号的角度,同时给出了天线阵元间距应满足的条件。仿真表明,与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法相比,本文方法能够适应阵元间距的变化,在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)时估计性能以及角度分辨力均较优,通过一步粗估计就可获得较高精度且具有实时性,均方根误差(root mean square error,RMSE)向克拉美-罗界(Cramer-Rao bound,CRB)的逼近程度也说明了新方法的优势,此外还可以采用细估计来提高估计精度。     

基于数据链的飞机空中进攻作战协同距离部署

研究了空中进攻作战时战术协同数据链环境下的飞机距离部署问题。以Petri网作战模型为基础,构建了系统的信号流图结构,通过分析信号流通的总增益,得出了系统增加的作战能力单位与单项性能提升率的函数关系。以雷达探测面积变化比来表示单项性能提升率,并给出了双机同向直线、同向并行飞行时的计算方法,进而建立了机间距离与作战能力的映射关系。算例分析表明,前者作战能力随机间距离增加而提升,后者在雷达搜索方位角不同时,系统增加相同作战能力所需的机间距离也不同,且会出现双值对应的情况,为科学作战提供了理论指导。     

独立分量分析联合最小二乘的DOA估计

研究了线性均匀阵列的信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题。提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis, ICA)联合最小二乘(least square, LS)处理的DOA估计新方法。通过天线阵列因子的虚部,建立新的信号接收模型,并以此进行ICA应用的可行性分析,将获取源信号的幅值转化为LS问题进行求解。设计了方法的实现步骤,推导了新方法用于DOA估计的角度公式,指出天线阵元间距应满足的条件,在提高精度方面可采用细估计对粗估计的更新来实现。仿真表明,所提方法具有较好的低信噪比性能、角度分辨力较高以及所需数据长度较短,为DOA估计问题提供了一种新的解决方式。