针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩

针对距离单元内调频信号的回波采样点与目标点失配(即距离采样失配)时,引发回波采样波形与参考信号波形之间相位失配以及自适应脉冲压缩性能下降等问题,提出了一种针对距离采样失配的多波形自适应脉冲压缩(multi-waveform adaptive pulse compression, MWAPC)方法。所提方法将多基地自适应脉冲压缩(multistatic adaptive pulse compression, MAPC)方法应用到单基地雷达,首先将单基地雷达的原始发射信号过采样得到多个采样版本的发射信号,并将各种采样版本视为不同的波形;然后借助于自适应脉冲压缩对相位失配的敏感性,依次用不同采样版本的发射信号对回波信号做多波形自适应脉冲压缩构建距离维与采样维的二维输出,得到在距离单元内目标点与采样点的相对位置关系。实验证明,所提方法可根据多个采样版本的采样时序将自适应脉冲压缩的二维输出延展成一维。相比于常规脉压方法,所提方法不仅能抑制因采样失配而产生的距离旁瓣,还可获得超出传统脉压方法的分辨能力,在同一距离单元内区分出不同位置的目标。     

线性调频脉冲信号的自适应压缩技术

提出了一种对电子战接收机获得的线性调频脉冲信号进行自适应压缩的技术。它首先通过自相关的方法确定含噪序列中是否含有信号 ,以及信号出现的时间位置 ;然后从这一时间位置处截取一段含噪的信号作为线性调频压缩的相关源 ,对信号进行匹配压缩。经仿真验证 ,该技术可以从被噪声湮没的数据中有效地提取出压缩后的脉冲信号 ,如果将其用于电子战侦察接收机 ,可以将线性调频脉冲信号的灵敏度提高近 7dB～ 10dB。     

一种稳健的自适应波束形成方法

基于线性约束最小方差(linearlyconstrainedminimumvariance,LCMV)波束形成原理,根据贝叶斯估计理论,提出了一种基于加权的波束形成方法。该波束形成方法能够很好地克服LCMV波束形成对期望信号DOA误差特别敏感的弱点。仿真试验表明,该方法性能稳定,对期望信号DOA误差具有很好的稳健性。     

基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构

针对线性调频信号在传统采集过程中存在的高采样频率问题,提出了一种基于Gabor框架的线性调频信号压缩采样与重构方法.首先,利用线性调频信号在Gabor变换下所具有的时频稀疏特性,提出了基于Ga-bor框架的线性调频信号压缩采样系统.基于该采样系统,分析了压缩采样系统工作过程,建立了该系统压缩观测过程数学模型.随后,分析...     

一类复合调制信号的脉冲压缩及旁瓣抑制

线性调频信号和二相编码信号在脉冲压缩雷达系统中使用较为广泛。分别对其进行分析后推导出一类线性调频 二相编码复合调制信号的时域表达式,使其兼有这两种信号的特点。对其进行仿真的结果表明,该复合调制信号容易产生并处理,其匹配滤波结果对多普勒频移也不敏感,但由于该信号的特殊性,常规的窗函数无法对其进行旁瓣抑制。采用了网络综合法抑制其旁瓣,效果十分理想。     

一类线性时变多变量系统的广义最小方差控制和性能评价

针对一类具有可确定"时滞"的线性时变多变量控制系统的性能评价方法进行研究.利用特别定义的关联矩阵和正常相乘的方法,计算出LTV MIMO过程广义最小方差控制律的解析解,并由此获得了广义最小方差基准.为避免估计关联矩阵所带来的困难,利用过程数据和关联矩阵阶数建立了LTV MIMO GMV基准上界.理论和仿真研究表明,上述方法能够正确和有效地评价LTV MIMO系统.     

基于最小方差的动态综合评价方法及应用

利用时序加权平均(time order weight averaging operator, TOWA)算子和时序几何平均(time order weighted geometric averaging operator, TOWGA)算子对时序立体数据进行降维处理,并给出了确定时间权重的最小方差法。在事先给定的时间度的情况下,尽可能地寻找一组最稳定的时间权重系数来集结样本值,即寻找一组时间权重系数使其波动最小。最后,运用该方法进行了算例分析,并且将算例结果与熵值规划法进行了比较分析,验证了方法的有效性,总结了最小方差法的特点。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于Copula的最小方差套期保值比率

提出了套期保值的期货与现货非线性匹配原理和收益率波动预测原理,在最小方差套期保值模型的基础上,借助Copula模型计算体现非线性相关的相关系数,利用GARCH和EWMA模型对期货和现货的标准差进行预测,提高套期保值的有效性.该模型的特点一是利用Copula函数计算中位数相关系数,实现了期货与现货收益率的非线性匹配,保证了当期货价格和现货价格发生较大波动时的相关系数计算的准确性.二是通过套期保值的收益率波动原理,利用GARCH模型、EWMA模型对期货和现货的标准差进行预测,解决了因套期保值之前和套期保值期间收益率波动发生结构性变化所导致的套期保值效果失真的问题.实证结果表明, 该研究模型的有效性高于现有研究计算的套期保值比率.利用该模型进行套期保值可以更有效的规避现货价格风险.     

基于分数阶Gabor变换的LFM回波信号压缩采样方法

针对现有的压缩采样系统在线性调频(linear frequency modulated, LFM)回波信号压缩采样重构过程中存在的重构效果不佳的问题,提出一种基于分数阶Gabor变换的回波信号压缩采样方法。首先,利用不同目标回波信号在时延上的差异性,给出基于分数阶Gabor变换的LFM回波信号稀疏表示方法,并分析了分数阶Gabor变换的完备性条件。然后,根据分数阶Gabor变换低通滤波的实现方式,设计了LFM回波信号压缩采样系统,建立了信号重构模型。最后,通过仿真实验与应用实例分析,验证了所提压缩采样系统的有效性。实验结果表明,与现有压缩采样系统相比,所提压缩采样系统的重构误差更低、重构效果更好。     

用权系数迭代的自适应波束形成器抑制干扰

针对RFI(radio frequency interference)在高频地波雷达中不同距离元的分布特点,在比较现阶段不同波束形成器的基础上,提出一种应用基于权系数迭代法的自适应波束形成器来抑制RFI干扰的方法。该波束形成器的初始权向量是用MVDR(minimum variance distortionless response)算法来获得,而其后迭代法中的权向量是基于LCMV(linearly constrained minimum variance beamforming)算法在上一次权系数的基础上得到的。其中两算法中的协方差矩阵都是由不含雷达回波信号的远距离元阵列快拍来构成,从而增加天线阵的自由度。最后通过对实际雷达数据的处理,验证了该方法的可行性。     

基于MMSE估计的全极化雷达自适应脉冲压缩

针对同时极化测量体制雷达发射波形自相关和互相关特性相互制约的矛盾,提出了一种基于最小均方误差估计的全极化雷达自适应脉冲压缩方法,其核心思想是通过初始化滤波器得到各距离单元散射系数的先验信息,并结合对应极化通道的回波信号,根据贝叶斯原理估计得到每个距离单元的自适应滤波器,在分离各极化通道回波信号的同时实现脉冲压缩。通过设置典型的仿真场景,从检测概率和目标极化散射矩阵估计的均方误差两个方面分析了自适应脉冲压缩算法的性能。仿真结果表明,该算法能有效地抑制邻近距离单元的干扰和不同极化通道之间的互扰,比标准匹配滤波器更好地实现全极化雷达脉冲压缩。     

基于FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统为研究对象, 针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性, 对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT), 经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后, 利用观测值构建接收信号的协方差矩阵, 并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后, 通过求解优化问题估计实际导向矢量, 从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验, 验证了所提算法的有效性。     

FM interference suppression for PRC-CW radar based on adaptive STFT and time-varying filtering

The influence of frequency modulation (FM) interference on correlation detection performance of the pseudo random code continuous wave (PRC-CW) radar is analyzed.It is found that the correlation output deteriorates greatly when the FM interference power exceeds the anti-jamming limit of the radar.According to the fact that the PRC-CW radar echo is a wideband pseudo random signal occupying the whole TF plane,while the FM interference only concentrates in a small portion,a new method is proposed based on adaptive short-time Fourier transform (STFT) and time-varying filtering for FM interference suppression.This method filters the received signal by using a binary mask to excise only the portion of the TF plane corrupted by the interference.Two types of interference,linear FM (LFM) and sinusoidal FM (SFM),under different signal-to-jamming ratio (SJR) are studied.It is shown that the proposed method can effectively suppress the FM interference and improve the performance of target detection.     

基于MVDR波束形成的FDA平台外干扰抑制

针对频控阵(frequency diverse array, FDA)在对与目标位置相近的平台外干扰进行抑制时, 传统FDA与非线性频偏结合不能实现距离-角度去耦合、对数递增FDA主瓣展宽较大和汉明窗加权FDA距离维旁瓣过高的问题, 在充分研究汉明窗加权的线性FDA(Hamming linear FDA, HL-FDA)方案的基础上, 对4种频偏方案的性能进行了分析, 提出采用FDA多输入多输出结构代替传统的一维均匀线性FDA结构, 通过结合最小方差无失真响应(minimum variance distortion free respinse, MVDR)准则, 将HL-FDA应用到MVDR自适应波束形成层面, 对平台外干扰进行抑制。仿真验证了HL-FDA在结合MVDR自适应波束形成算法后能有效地对抗距离-角度二维平台外干扰。     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。     

LFM信号参数估计的插值FRFT算法

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）的线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计的插值算法。首先针对FRFT的旋转角度α搜索步长问题,提出了在较大搜索步长下进行插值以得到α精估计的方法;然后针对离散分数阶傅里叶变换(digital fractional Fourier transform, DFRFT)因参数u离散化而造成的栏栅效应问题,采用相邻谱线进行插值以得到u的精估计;最后用α和u插值精估计结果对单分量LFM信号的参数进行估计。这一方法在不影响估计精度的前提下,降低了计算量和复杂度。仿真结果表明,在较低的信噪比下,LFM信号参数估计的精度仍十分逼近克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。