机载雷达通用并行信号处理系统设计

针对机载雷达的高速大容量实时信号处理任务,为了提高系统的通用性,提出一种基于DSP芯片的机载雷达通用并行信号处理系统(AUPSPS)设计方案。该系统以DSP芯片为核心处理节点,采用各节点独立存储及数据流水方式实现多DSP的完全并行处理。系统具有通用性和可扩展性好,数据吞吐量大,并行处理效率高,系统结构简单清晰,硬件资源节省,设计开发简便等优点,不但可以灵活适应于机载雷达的各种数据处理算法,而且可应用于其它平台的雷达信号处理机中,实现雷达信号的高速实时并行处理。     

基于时频分析与神经网络的实时智能故障诊断系统的软件设计--总体构架与实时数据采集功能的开发

介绍了以振动/声响信号为传感器的采集对象,基于小波(包)及联合时频信号处理和模糊神经网络分类的多用途智能故障诊断系统中的实时数据采集、信号分析与识别诊断等模块的程序设计与实现.作者所开发的实用软件包在现代汽车实时故障诊断中的成功应用证明了其理论与软件开发的正确性和有效性.这里着重介绍智能故障诊断系统的软件框架的设计以及实时数据采集部分的设计、实现方法.     

GPS软件基带信号处理与定位实现

在GPS软件接收机架构下,基于计算机MATLAB软件平台,利用实际采集的GPS中频信号,在普通计算机上实现了一个硬件接收机的所有基带信号处理以及导航解算功能：详细介绍了FFT相关捕获方法,经典载波、伪码跟踪环设计;对于接收机中最重要的伪距计算环节,给出一种完全不需要本地时间,而仅利用采样数据,根据由捕获和跟踪得到的观测量,提取出各卫星帧头到达天线的时延差,从而计算伪距的方法,最终实现了定位解算。实验结果表明,利用真实GPS中频数据,可以在GPS软件接收机架构下,完成全部基带信号处理以及定位解算等完整过程,完全实现一个接收机功能,并适合精密单点定位、多模接收机等算法开发。     

基于时频分析与神经网络的实时智能故障诊断系统的软件设计--数据格式转换与信号处理功能的开发

介绍了以振动/声响信号为传感器的采集对象,基于小波(包)及联合时频信号处理和模糊神经网络分类的多用途智能故障诊断系统中的实时数据采集、信号分析与识别诊断等模块的程序设计与实现.作者所开发的实用软件包在现代汽车实时故障诊断中的成功应用证明了其理论与软件开发的正确性和有效性.这里着重介绍智能故障诊断系统的数据格式转换与实时信号处理部分的设计、实现方法.     

基于MATLAB/Simulink的混合动力汽车正向仿真软件的开发

开发了基于MATLAB/Simulink的混合动力汽车正向仿真软件.根据正向建模的思想建立了基于MATLAB/Simulink平台的并联双轴混合动力汽车正向仿真模型,侧重于动态过程的建模.该模型既可以用踏板信号作为输入也可以运行循环工况.文中应用GUI进行仿真软件人机界面的开发,该界面可以完成仿真数据的导入、修改以及仿真结果的分析处理等.仿真结果与试验结果的对比表明,所开发的软件既可以用于分析评价不同的设计方案,控制策略的优化,又可以进行实际控制系统的开发.     

基于自适应LPFT的非平稳信号到达角估计

对非平稳阵列信号处理来说,通过时频分析预处理可以提高对不同信源到达角(direction of arrival, DOA)的分辨能力和估计精度。本文以提高在多信号分量环境下时频表示的能量聚集性为目标,提出一种自适应的局部多项式傅里叶变换(local polynomial Fourier transform, LPFT)方法,通过对信号瞬时频率曲线进行多项式拟合,确定LPFT的窗函数长度及各阶系数,以较小的计算量实现自适应时频分析。在此基础上,提出一种基于自适应LPFT的多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。仿真结果表明,与其他时频MUSIC算法相比,该方法对信号形式的适应能力强,在DOA估计精度、多信源角度分辨能力方面具有一定优势。     

基于TFD-Hough变换的毫米波导引头微运动参数提取算法

分析了旋转目标的微多普勒特性与微运动参数的关系,指出其微多普勒信号为三参数的正弦调频信号。针对这一信号形式,推导了多分量正弦调频信号的时频分布特性,提出了一种在时频图上检测三参数正弦曲线的Hough变换方法,进而提出了一种基于TFD-Hough(time frequency distribution-Hough)变换的微运动参数提取算法。仿真实验和外场试验数据处理表明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于MATLAB的阵列信号处理仿真方法

介绍如何使用MATLAB构建阵列信号处理系统模型,包括相干信号模型,幅度和相位误差模型,针对不同模型,实现协方差矩阵产生方法,波达方向估计的子空间方法,自适应波束合成器的权值求解算法和方向图、阵列增益等系统参数的仿真.这些仿真模型和方法,对于各种复杂的阵列信号处理研究,具有重要的基础作用.     

脉冲在等离子体中传播的时频特性

计算了δ脉冲在等离子体中传播不同距离的波形 ,并用时频分析的方法研究了它们的时频特性。发现在信号到达的早期时频图存在若干显著的水平谱线 ,类似于离散谱 ,在信号到达的晚期时频图上有一条双曲形的曲线 ,对应于等离子体的频率 -群时延曲线。认识信号的时频特性对于从信号中提取等离子体的参数很有帮助。     

脉冲噪声中基于数据可信度加权的跳频信号检测

时频分析是跳频(frequency-hopping, FH)信号检测的有力工具,但是脉冲噪声下性能严重退化,无法有效地提取跳频信号的周期、频率和跳变时刻等参数;基于分数低阶统计量和最大似然估计(maximum-likelihood,ML)的算法是改善脉冲噪声下FH信号时频分布的两类常用方法,但前者性能改善有限,后者通常对噪声的概率分布较为敏感,且计算复杂度高。对此,提出一种基于数据可信度加权(weighting based on the data credibility,WDC)的FH信号检测方法。该方法基于云模型(cloud model, CM)理论,建立了数据可信度的概念,以分析脉冲噪声下接收信号的不确定性,然后在此基础上实现信号加权,改善脉冲噪声下FH信号的时频分布特征。仿真实验证明,在稳定分布噪声中,该方法与基于分数低阶及Myriad滤波器的时频分析方法相比,能够较好地抑制脉冲噪声,获得FH信号的参数信息,具有良好的鲁棒特性。