基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计

将时域的非均匀采样扩展到空域阵列信号处理,提出了一种基于非均匀采样的空时级联频率和到达角估计方法。利用非均匀时延间隔的延迟器组成的虚拟阵列估计出信号频率,再基于非均匀空域采样估计出该频率上的信号到达角。该方法充分利用了非均匀采样时间间隔的随机性,突破了时域和空域采样定理的限制,解决了在使用较大阵元间距的条件下空时二维频率和到达角估计的模糊问题,不需要二维搜索和额外的配对过程,同时增大的阵元间距也显然提高了估计的精度和分辨率,仿真实验证明了该方法的有效性及小信噪比条件下估计精度的改善。     

用MUSIC算法处理非均匀间隔采样数据

本文分析了用ＭＵＳＩＣ算法直接处理非均匀间隔数据的结果，并提出了通过计算非均匀自相关矩阵的方法用ＭＵＳＩＣ算法处理非均匀间隔采样数据，计算机模拟的结果证明用ＭＵＳＩＣ算法处理非均匀采样数据是确实有效的。     

基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测

分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。     

一类非均匀采样信号的谱分析

本文对实际采样过程中出现的一类非均匀、非理想采样信号进行了频谱分析，得到了此类信号的数字谱表达形式，并对非均匀采样周期信号的数字谱进行了深入的研究，得到了其数字谱完整的表达形式及其一些重要性质。     

基于滤波器组的星载SAR DPC-MAB技术方位向非均匀采样信号的重构

给出了基于滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号重构方位向均匀采样信号的算法。该算法主要利用滤波器组重建信号的原理,由完全重建条件和已知的分析滤波器组得到合成滤波器组,通过得到的合成滤波器组对方位向周期性非均匀采样信号进行重构,得到均匀采样信号。该均匀采样信号被用来消除当多相位中心方位向多波束星载SAR在系统的脉冲重复频率(PRF)偏离理想值时进行成像而产生的成对虚假目标。通过仿真,证明了该算法的有效性。     

基于加窗非均匀采样周期信号重建改进方法

提出了一种基于窗函数正弦参数估计的重建非均匀采样周期信号迭代算法。该算法将非均匀采样值利用加窗正弦参数估计算法得到迭代初始值 ,然后利用最小化误差能量方法 ,求出迭代算法公式的自适应系数 ,最后重建原信号 ,可以在较少迭代次数下得到相当精确的结果。计算机仿真实验结果与已有算法比较证明了该方法的有效性和先进性     

基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理

针对低脉冲重复频率（pulse repetition frequency, PRF）脉冲多普勒雷达的多普勒解模糊问题,提出了一种基于非均匀采样谱分析的多普勒解模糊处理方法。通过利用多重PRF方式下相参处理间隔内采样数据的时域非均匀特性,算法采用一种改进的复值迭代自适应方法直接估计无模糊多普勒谱的幅度响应,可实现PRF分组参差方式下对多个目标的解多普勒模糊处理。仿真结果验证了算法的有效性。     

非均匀采样最大平坦阻带滤波器设计

在均匀采样滤波器中,设计具有最大平坦群迟延和最大平坦幅度的滤波器的方法比较成熟,P.Thajchayapong等人在文献[1]中研究了在任意频率点上同时具有最大平坦幅度和最大平坦群迟延特性的均匀采样递归滤波器设计方法。P.Prinsen在文献[2]中研究了非均匀采样滤波器的一类具有最大平坦阻带的高通滤波器的设计方法。 本文讨论了非均匀采样情况下,在任意     

非均匀稀疏采样环境自适应α-β滤波算法

针对非均匀稀疏采样环境下的被动机动目标跟踪问题,提出了一种新的自适应α-β滤波算法.算法首先在最小均方误差准则下,推导了α-β滤波器的最优参数选择方法;然后详细分析了非均匀稀疏采样被动传感器上报数据的特点,提出利用上报时间间隔和目标速度来设计跟踪指数,且根据被动传感器系统的实际观测情况,推导了观测误差标准差的表达式;最后,在保证算法稳定性的前提下,给出了自适应滤波器参数设计方法.实验结果表明,提出算法能够准确对机动目标进行跟踪,性能要好于工程中常用的α-β滤波器,且算法设计简单,能够工程实现.     

Laplace核函数的衰减系数研究

核函数的衰减系数是影响核函数方法分类性能的重要因素。分析了信号分析理论中关于采样信号的不失真重建问题与Parzen窗函数方法的关系,讨论了核函数残留边带信息量与指定采样频率条件下特征变量的自信息量之间的关系。推导了Laplace核函数在均匀采样条件下的衰减系数的计算公式,分析并给出了非均匀采样情况下衰减系数计算和处理方法。实验结果表明,与传统的基于Gauss核函数的Parzen窗函数法、经典的KNN方法、BP神经网络以及SVM方法相比,提出的Laplace核函数参数设置方法具有较高的总体分类性能。     

宽带雷达信号的多通道低速率采样方法

对宽带雷达信号直接采样要求模数转换器具有高采样速率,这将导致采样精度降低并且难以实现。采用将宽带拟信号进行多通道、低速率采样的思路,提出了一种利用自适应波束形成技术恢复信号完整带宽的新方法。低整速率ADC将使采样后信号的频谱发生混叠,该方法将多通道频域采样输出看作阵列输出,利用稳健的自适应处理技术取出所有混叠的频谱,最后将它们拼接成完整的宽带信号。此方法可以同时实现低采样速率与高精度,而且对通道延迟及其它误差稳健。     

模拟-信息转换器研究进展

随着未来宽带、超宽带通信技术的发展,现有以传统奈奎斯特采样定理为基础的信号的采集、传输、存储和处理系统将面临严峻的挑战,模拟-信息转换器(analog-to-information convertor,AIC)将可能是这些挑战的有效解决途径。AIC是近年来国内外研究的热点,其以压缩感知原理为理论基础,突破传统的奈奎斯特采样定理的约束,以远低于奈奎斯特速率对信号进行采样,并确保能准确重构出原始信号,是稀疏信号的有效获取方法。以稀疏信号采集为主线,综述了近年来AIC设计与实现的研究进展,分析了不同方案在稀疏信号获取方面的优势与不足,描述了国内外的相关研究进展,并对未来AIC可能的发展方向进行了展望。     

小波变换在弹射加速度滤波中的应用

小波分析作为一种崭新的信号处理方法,在工程界受到了越来越广泛的重视,已成功应用于信号分析、图像处理及非线性科学等方面。小波变换是去噪的有力工具,能将由各种不同频率成分组成的混合信号分解到不同的频率段上,有效地用于滤波和信噪分离。本文基于小波分解与重构理论,分别对航空弹射加速度信号滤波,与传统的消噪法进行了比较。结果表明小波去噪法用较少的数据就能很好地完成滤波功能,并且滤波的效果优于传统的方法。     

软件化雷达信号处理系统总线协议

提出一种基于DSP平台的软件化雷达信号处理系统的总线协议 ,协议包含 4条传输总线和 1条指令总线 ,具有优良的可扩展性、可重构性和通用性。按照此协议 ,以能完成 16个合成阵元通道的相控阵雷达信号处理为目标 ,设计了硬件 ,实现了系统。     

基于动态电源电流测试的模拟电路故障诊断

动态电源电流测试对模拟集成电路故障诊断十分有效。采用斜坡电压源代替传统的恒定直流电压,从电源电流波形采样训练神经网络的数据并建立故障字典。利用小波变换具有同时在时-频域分析信号、大量压缩数据的属性,对采样信号进行小波包分解,提取故障特征来训练神经网络,简化了网络结构、提高了训练速度。实验结果表明,该方法能够实现快速故障检测及定位,具有准确率高的特点。     

长二相码准连续波雷达信号脉压及多目标影响

提出了一种高占空比长二相码准连续波雷达体制,并就其中的信号处理问题展开了讨论。该体制雷达采用前后截断回波信号处理方式,当接收部分回波信号后就对目标进行检测,解决了收发隔离和盲距问题。重点研究了长序列调相信号多目标对脉冲压缩的相互影响及其处理方法。采用限幅脉压可以抑制近距离大目标对远距离小目标的严重干扰。     

基于乘积调制的SAR灵巧干扰方法

噪声乘积调制不仅能获得雷达处理增益, 还能自动瞄准信号频率, 被广泛应用于目标突防等重要作战场景。借鉴其基本原理, 提出了对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的乘积调制灵巧干扰方法, 在不改变截获信号调制流程的基础上, 仅通过线下模板设计, 即可灵活选择压制或欺骗的不同干扰效果。首先建立了干扰信号模型, 推导分析了其成像结果, 继而详细阐述了调制模板的生成方法; 最后, 从理论上分析了干扰的性能情况。仿真结果表明, 所提的干扰方法能仅通过设计不同的调制模板即可实现场景压制或虚假目标欺骗, 干扰效果对侦察精度的依赖性较小, 干扰调制流程简单高效, 便于工程实践。