通信电子战信号反演处理—Ⅱ：方法核心与框架

文献［1，10］提出了采用反演理论作为通信电子战信号处理的方法论的命题和思想，并论述了其基本定义和概念模型。对通信电子战信号反演处理方法的核心做了进一步论述，并给出几个关于通信电子战信号反演处理的应用框架，以演示这一方法论的应用价值。     

网络电子战信号反演与效能测度

提出了网络电子战的概念和模式。指出基于通信子网无线信道的网络电子战与传统的通信电子战具有很大区别。指出了无线信道信号与原始用户信息的希尔伯特空间是认识理解两者关系的有效工具。提出了反演理论是进行网络信号情报分析的重要方法论基础。给出了战场网络通信子网的电子战效能评估应遵循的整体性等原则 ,并建立了相应的数学测度模型     

基于Delta算子的自适应信号处理

Delta算子方法是信号处理与控制理论交叉学科的前沿研究领域之一,在高速信号处理和数字控制设计方面具有广阔的应用前景。简要综述了Delta算子理论在自适应信号处理中的应用现状与存在问题,涉及基于Delta算子的模型描述与稳定性分析、自适应滤波与估计、自适应算法性能分析与实现以及2D信号处理等方面。最后指出了有待进一步研究的课题方向。     

多信号叠加在随机共振系统中的研究

在随机共振理论的基础上建立了双稳态随机共振系统的仿真模型,调节参数将系统在单路信号上产生的随机共振效应扩展到多路叠加信号上,并讨论了参数调节对系统的影响和系统中多路信号叠加的局限性.在此基础上定义了随机共振系统的通道及其容量.最后仿真了系统在较高频率的应用,并举出了实例.扩展了随机共振系统处理信号的容量、速度及效率,在信号处理的应用中具有新的意义.     

电子战导论

本文讨论电子战(EW)的总概念,并对其三个分支:电子支援措施(ESM)、电子对抗(ECM)、电子反对抗(ECCM)下定义。针对两种情况,即通信和雷达的情报收集叙述了对ESM接收机的要求。评论和比较了探测脉冲雷达信号并测量其频率的现有的各种ESM接收机(即晶体视频、瞬时频率测量(IFM)和搜索式超外差等三类接收机)的设计,以说明它们的性能。针对通信和雷达两种情况讨论了识别方位和频率信息的专用ESM接收机设备。为了比较起见,还讨论了以面声波(SAW)通道式、SAW压缩式和布拉格声光器件为基础的新型接收机结构的意义,并举例说明其多信号处理能力的提高。文章接着讨论了主动和被动电子战技术(如采用干扰和箔条的方法),以及把ESM接收机与主动ECM功能结合成一个装置的重要性。最后,介绍ECCM编码法的应用,以便在雷达和通信系统中出现干扰源时仍可使用频谱。还论证了用自适应信号处理来对消宽带和窄带干扰。概述了以全相控阵和相干旁瓣对消器为基础的自适应天线的重要意义及其使用范围。     

SAW器件在EW接收机中的应用

本文讨论了新型元器件——SAW器件在电子战(EW)接收机中的应用,重点讨论工作于微波领域雷达的信号截断问题。文章对EW的各种定义作了简要介绍,较详细地讨论了声表面波(SAW)器件、声光(AO)器件的性能特点及其在信道化接收机、压缩接收机和声光接收机中的应用,对EW接收机应用新型元件的要求及发展趋势进行了讨论。     

电子战装备作战效能灰色评估模型和算法

电子战装备作战效能评估是一个十分复杂的问题，涉及因素多，而且部分因素存在信息不完全和不确定的问题，而灰色系统理论是处理这类问题的有力工具。提出了利用灰色系统的相关理论来评估电子战装备的作战效能，建立了基于层次结构的灰色评估指标体系，介绍了灰色评估模型和评估算法。最后利用MATLAB语言进行了仿真评估举例，结果表明该方法简单有效，不仅能评估单台电子战装备的作战效能，还能对同类型的多台装备进行作战效能的优劣排序。     

基于SVD的通信信号背景下脉冲波形和初相估计

雷达侦察接收机往往侦察到的是通信和雷达脉冲的混合信号，如何从通信信号背景中有效提取出雷达脉冲波形，是现代雷达信号处理领域中的重要内容。针对这一问题，提出了一种基于奇异值分解的通信与雷达混合信号中脉冲波形估计算法。该算法通过对信号观测矩阵的奇异值分析和协方差矩阵的特征值分析，证明了观测矩阵的奇异值分解具有稳定性，并且奇异值分解能够最佳近似观测信号的线性特征，给出了一种利用左右奇异向量估计脉冲波形及其相对初相的方法。本文的算法适用于任意脉冲波形，并且能够在较低信噪比环境下估计脉冲信号波形和相对相位，仿真结果证明了算法的有效性。     

雷达截获系统实时信号分选处理技术研究

高密度复杂信号环境下的实时信号分选处理技术是新一代雷达截获接收机信号处理的关键技术,也是雷达截获领域一个丞待解决的问题。系统地介绍和分析了国内外近年来在实时信号分选处理方向上的研究现状和最新进展,并介绍了所做的一些研究工作和观点,同时指出了目前这一领域有待于进一步深入研究和完善的问题及研究方向。     

水声矢量信号的希尔伯特黄变换仿真研究

将希尔伯特黄变换应用于水声矢量信号处理之中,提出了矢量希尔伯特黄变换法(矢量HHT).新方法先对水声矢量信号进行经验模态分解(EMD),再对各阶本征模态函数(IMF)信号作希尔伯特变换和矢量信号处理.经理论推导和仿真研究,矢量HHT不仅继承了矢量信号处理和希尔伯特黄变换二者原有的优点,而且比常规方法有着更高的处理增益.     

一种适于软件雷达系统数据结构的设计和实现

结合一个通用的雷达信号处理机系统，针对并行雷达信号处理的数据主要为矩阵形式的复数数据的特点，讨论了系统中软件的基本数据结构的定义和实现问题。此数据结构的特点如下将复数和矩阵设置为基本的数据形式，便于雷达信号处理算法的实现；使用矩阵描述符对矩阵进行访问，便于实现矩阵数据分割，为并行运算提供了支持；定义了“输入输出”数据类型，编程者可以根据对系统结构和问题模型的先验知识，人工为“输入输出”数据规定硬件存储地址。     

独立变量分析及其在脑功能可视化中应用

在数据分析和信号处理领域中经常遇到的一个问题就是如何从多元数据中提取有用部分。为使计算简便,通常对原始数据作线性变换。常用的变换方法有:主分量分析,因子分析以及投影追踪法等。一种近期发展起来的线性变换方法称独立分量分析(ICA)。该方法能够从混合信号中分离出最独立的信号。本文介绍了ICA的原理、方法及其在fMRI图像中的应用。该方法有效地抑制了fMRI图像中的随机噪声及生理信号(例如,心电、呼吸等),增强了功能信号。     

高速信号处理系统及其在弱信号检测中的应用

依据水下信号处理任务的特点,结合流水线处理和并行处理,采用模块化设计方法,实现了一个由 １片 ８０８６ 微处理器和 １ 片高速数字信号处理器 Ｔ Ｍ Ｓ３２０ Ｃ２５ 构成的高速信号处理系统。该系统的峰值运算能力为２６ 亿次以上的整数操作。该系统能够实时实现信号的空间处理和时间处理等,并在水下弱信号检测中得到应用,取得了良好的结果。     

全局动力学模型用于水声信号分类仿真实验研究

水下弱信号的检测和分类是水声信号处理领域中的难题。本文研究了一种使用混沌动力学系统理论中全局动力学模型进行水声信号检测和分类的方法，用仿真数据对所建模型的有效性进行了验证。通过将模型拟合到几种舰船辐射噪声，成功地对其进行了分类。仿真结果表明，该方法在高噪声背景下（信噪比为OdB时）仍能对信号进行分类，且分类概率可以从模型系数空间的系统统计特性中直接计算得到。     

软件无线电技术在通用雷达信号处理机中的应用

软件无线电概念最早是基于通信需求提出来的，而且也首先在通信领域得到应用，但软件无线电这种设计思想、新思路也完全适用于其他领域，如雷达、声纳等。本文介绍了软件无线电(SDR）的基本原理及其关键技术，针对全相参雷达的特点，提出采用雷达信号中频采样技术的实现方法，不仅使电路元器件显著减少，提高了系统的可靠性和信噪比，而且降低了相位噪声和杂散，满足了系统对雷达接收机的要求。利用软件无线电技术及其相关产品，搭建通用雷达信号处理机，最后对系统性能进行了分析和评估。     

基于随机共振的惯性传感器信号实时处理方法

根据惯性传感器信号处理特点,研究其基于随机共振的信号实时处理方法。首先,从实时性的角度出发,确定随机共振数值算法--龙格库塔法,并对其进行相应改进,实现实时处理。然后,研究单稳系统中各个参数对信号恢复结果的影响,确定系统处理的较佳参数。最终的仿真结果表明,静态信号的零漂值得到了较大改善,而动态信号的信噪比最大可提高约20 dB。同时,为了进一步验证算法,在数字信号处理硬件平台上实现算法,采样频率为5 000 Hz,结果完全能够满足惯性传感器信号处理的要求。因此,所提算法能够有效进行惯性传感器信号实时处理,为随机共振理论在惯性传感器信号处理中的应用提供了重要参考。     

滤波器群时延特性分析及在信号处理中的应用

群时延是衡量系统对信号处理时间延迟的理论,对滤波器来说,不同频率的信号具有不同的延迟值。结合信号处理研究了群时延理论及其物理意义。对不同类型滤波器进行了分析论述,得出了线性滤波器群时延特性不随信号变化而变化,但在某些频率上会产生时延峰值的结论,并对几种信号作了分析。实验证明,将这一结论推广运用于空域中,对已知频率的信号,设计特定频率延迟的滤波器应用于图像目标检测,效果良好。     

多目标回波参量估计中的自适应分解方法

利用基于“Matching Pursuit”算法的自适应信号分解方法，探讨了主动声纳信号处理中多目标回波的检测及参数估计问题。该方法既可实现目标参数估计，又可获取更多的目标特征信息，既能充分发挥宽带信号的优势，又有利于解决多途效应问题，因而具有明显的优越性，是一种比较好的信号分析方法。仿真实验验证了其有效性。     

混沌海杂波背景下的弱信号检测

讨论了海杂波背景下的弱信号检测问题。经典的统计检测理论把海杂波作为随机信号处理的做法大大降低了信号检测的性能。利用海杂波为混沌信号这一先验知识 ,采用神经网络相空间重构的方法 ,对淹没在混沌背景下的弱信号进行检测处理 ,同时针对模型误差及不同信号形式就这一问题进行了全面分析。理论分析和仿真结果表明 ,此方法能有效地实现混沌海杂波背景下的弱目标检测 ,具有很高的改善因子。     

用平均法实现瞬态信号接收中的直达波抑制

在瞬态信号接收中,收发天线耦合(直达波)构成了主要干扰形式.去除直达波对表层穿透雷达(sur-face penetrating radar,SPR)系统的信号处理起着重要的作用.根据具体的SPR系统及其工作条件、信号处理的特定要求,采用平均抵消法去除直达波.理论分析与试验证明了该方法的有效性,同时对该方法在工程应用中的局限性进行了分析.