海浪磁噪声背景中动目标航空磁异常检测算法

针对传统正交基分解检测算法不适用于海浪磁噪声背景下动目标检测航空磁异常检测问题,提出了基于自适应海浪磁噪声抑制的动目标航空磁异常检测算法.基于Weaver海浪磁场模型提出以观测海洋风浪谱生成的风浪位移信号作为参考噪声输入,利用最小均方自适应滤波算法对海浪磁噪声进行估计和抑制.基于传统正交基函数分解算法和动目标的航空磁异常探测模型,设计了动目标航空磁异常检测算法.仿真实验数据处理结果表明,该算法具有较好的海浪磁场抑制能力,能极大地提高海浪磁噪声条件下微弱磁异常动目标的检测能力.     

基于无线传感器网络的车辆检测算法

利用磁干扰原理,无线传感器网络可以对车流量、车速等进行实时监测,逐渐被用于智能交通领域。本文深入研究了车辆磁干扰的特征及其提取方法,提出了一种自适应状态机车辆检测算法。实验表明该算法可以达到对车辆的准确检测。     

基于FFT的直扩系统中窄带干扰抑制技术研究与实现

针对直接序列扩频系统中窄带干扰问题,介绍了基于FFT的干扰抑制算法.根据直接序列扩频信号与窄带干扰信号在频域能量分布不同这一特性,利用快速傅立叶变换实现窄带干扰信号的实时检测和抑制.采用VHDL硬件描述语言对算法进行基于FPGA实现的可综合的描述.最后在硬件测试平台上进行性能测试,结果表明设计能有效抑制直接序列扩频系统中的窄带干扰.     

一种基于熵特征的移动网络入侵干扰信号优化检测方法

提高对移动网络入侵干扰信号的检测,能够对无线网络的入侵信号进行快速有效地截获,保证网络的安全性.对通信入侵干扰信号的检测,需要设计熵特征检测器,给出通信入侵干扰信号检测门限,完成对网络入侵信号的优化检测.传统方法先对干扰噪声进行估计,对通信入侵干扰信号特征进行提取,但忽略了给出通信入侵干扰信号的检测门限,导致检测精度偏低.提出基于熵特征的移动网络中通信入侵干扰信号优化检测方法.该方法先基于概率统计方法提取干扰信号频谱特征,计算移动网络中所有幅值出现的总概率,利用经验模态分解方法分离出通信入侵干扰信号谐波分量,给出干扰谐波分量与目标回波在时频域上能量分布的特征差异,设计熵特征检测器,给出移动网络中通信入侵干扰信号检测门限,完成对移动网络中通信入侵干扰信号的优化检测.     

电缆局部放电检测中周期性窄带干扰的抑制

局部放电检测系统由于覆盖了比较宽的频带,采集到的信号中会不可避免地包括背景噪声或干扰信号,针对局部放电检测中比较严重的周期性窄带干扰信号,介绍了现有的抑制此类干扰的方法。研究了基于db4小波基的软阈值小波包变换去除周期性窄带干扰的方法,在实验室环境下,对交联聚乙烯（XLPE）电缆的局部放电进行检测,用小波包变换去除所采集波形的周期性窄带干扰,由试验结果可以得出小波包变换抑制周期性窄带干扰效果良好．     

用于磁罗盘罗差校正的基于Sampson距离的椭圆拟合法

磁罗盘被广泛应用于民用和军事领域进行导航。磁罗盘使用过程中易受环境干扰磁场影响,使输出的航向精度降低。为保证磁罗盘正常工作,必须在应用环境中对磁罗盘进行罗差校正,这也是提高磁罗盘航向输出精度的关键方法。该文通过分析应用环境中干扰磁场对磁罗盘输出的影响,基于椭圆假设,采用基于Sampson距离的椭圆拟合算法对磁罗盘原始测量值进行拟合。基于拟合结果对磁罗盘原始测量值进行校正,从而实现对环境干扰磁场的补偿以提高磁罗盘航向输出精度。采用该方法对KVH公司制造的C100二维磁罗盘进行多位置转台实验,校正后磁罗盘输出航向误差均值由1.51°减小到0.25°,验证了该方法的有效性和实用性。     

一种欺骗式SAR干扰信号发生器的设计与实现

针对采用二维卷积干扰算法运算量大的问题,设计了基于CPCI构架的干扰信号发生器,对算法进行了合理划分和映射.该干扰信号发生器采用数字射频存储技术,运用并行处理方法,使用16片DSP并行产生干扰信号,计算的并行效率接近100%.目前,干扰信号发生器已经完成了设计和研制,并通过了实验室和外场实验.实验结果表明,它可以实时产生二维假目标干扰信号对SAR进行连续干扰.     

基于Karhunen-Loeve变换的GPS弱射频干扰检测

干扰是无线电通信系统最大的威胁之一,干扰检测对于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号非常重要。为了检测GPS(Global Positioning System)信号中射频干扰,文章提出了一种新型的基于Karhunen-Loeve变换(KLT)射频干扰(RFI)的检测算法。通过GPS信号模拟器生成GPS L1信号,并在射频前端叠加射频干扰;再利用KLT对其数字中频信号进行分析和处理,得到相关矩阵(Toeplitz矩阵)的特征值,通过特征值重建干扰信号。经过仿真验证,该算法能够成功地检测出干扰信号,包括微弱的干扰信号。     

非均匀噪声下基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法

为了解决雷达检测算法在非均匀噪声环境下目标检测性能严重下降的问题,在分析实际回波杂波分布特性的基础上,提出了一种基于双剔除门限的恒虚警目标检测算法,通过双剔除门限将极大极小干扰信号从参考窗口中剔除,实时精确估计背景噪声功率.经过与各检测算法仿真对比,该算法在多目标干扰、遮挡和杂波边缘干扰等非均匀背景噪声环境下仍具有最优的检测性能和鲁棒性.结果表明,所提出的目标检测算法在非均匀噪声环境下具有良好的检测性能.     

基于粒子群最大似然估计的焊缝早期隐性损伤磁记忆精确定位模型

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路.