基于扩张状态观测器的标量混沌信号同步系统

将扩张状态观测器与控制器的backstepping设计相结合,给出了一种标量混沌信号同步控制方案。该方案将产生参考混沌信号的驱动系统看作具有规范形或类规范形的系统,构造具有严格反馈形式的非线性系统作为响应系统,利用扩张状态观测器估计驱动系统的状态和未知结构信息,采用backstepping方法设计出控制器。应用该同步控制方案,可以在驱动系统结构和参数未知及不要求混沌参考信号连续可导的前提下,实现构造响应系统的输出渐近同步于任意标量混沌信号。理论分析与计算机仿真结果均证实了控制方案的有效性。     

基于Poincare截面的微弱信号定量检测与幅值参数提取

为解决微弱信号定量检测问题,提出并建立了基于Poincare截面的检测统计量,并以此设计了利用Duffing振子进行微弱信号定量检测及幅值参数提取的有效实现方法。通过分析Duffing振子的Poincare截面特性,发现系统输出关于幅值的分岔特性能够清晰判定系统不同状态,由此对Poincare截面的分布点进行方差统计,构建检测统计量与检测判定区间,实现对微弱信号的定量检测。仿真实验发现,该定量检测方法的噪声鲁棒性优于传统时域特征检测方法,进一步设计了循环检测系统用以提取待测信号幅值参数并实现对未知频率信号的检测,为基于Duffing振子的微弱信号检测提供了定量检测途径与参考。     

基于双稳阱内随机共振的OFDM信号检测方法研究

为了解决OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)传输系统中接收端对微弱OFDM信号的检测问题,本文将双稳阱内随机共振系统与OFDM信号增强和解调过程相结合,推导了多载波信号激励下双稳阱内随机共振系统从零状态变化到势阱状态所需时间的解析表达式,分析了暂态响应导致的多载波信号在一个符号内的能量损失问题;推导了系统稳态输出方程,分析了稳态过程对子载波已调信号叠加直流偏置分量的问题;探讨了在不同系统参数和噪声强度下阱内随机共振对OFDM信号解调性能的影响。仿真结果表明：该方法可有效实现信号与噪声阱内协同作用,提高OFDM信号的检测性能。     

基于脑电同步的嗅觉仿生模型优化研究

以提高嗅觉系统模型的仿生度为目标,研究了嗅觉模型优化问题.考虑到同步状态是脑电信号间普遍出现的现象,以嗅觉模型输出之间是否出现同步状态为研究目标.研究的关键点包括如下几个:(l)优化指标:以信号的相位信息为对象,将模型输出信号之间的相位同步程度作为优化指标,并采用锁相位方法计算相位同步程度;(2)输出信号选择:考虑到嗅皮层在信息处理中的作用,以嗅皮层中兴奋性的NⅡ层节点输出作为模型输出;(3)参数优化:考虑到对神经调质兴奋度的模拟,以增益系数为优化参数,并基于锁相位方法通过计算确定参数的优化值.研究结果表明,对增益系统的优化可以提高模型输出信号的相位同步程度,当增益系数取值在5附近时,模型输出呈现出的同步特性最为明显.     

直接数据域的相位匹配回波检测

提出了一种利用相位匹配直接提取接收数据中的目标回波以进行主动声纳混响抑制、回波检测的新方法。该方法首先构造子阵化的直接数据域波束形成,得到期望信号方向的若干波束输出序列;然后利用序列中信号相位与目标方位的依从性,直接解算出回波序列;再通过设计对应的检测量进行目标检测。区别于传统相关接收和空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)的方法,该方法无需考虑混响与信号的相关性和统计特性。通过试验分析,新方法较传统方法具备更好的检测性能。     

用C6201实现机载相控阵雷达的目标模拟

论述了一种新的机载相控阵雷达视频信号模拟器中目标信号的模拟方法和基于TMS320C6201的硬件实现.该模拟器采用软硬件相结合的方法,由计算机根据雷达工作参数预先设定并计算目标、杂波数据,然后将数据加载到硬件电路中,硬件电路实时合成视频雷达回波信号并输出.     

PD雷达谱分析中的帧重叠ZoomFFT优化设计

针对脉冲多普勒(PD)雷达回波信号频谱分析问题,提出了帧重叠ZoomFFT方法。该方法既可以获得信号局部频谱的高分辨率,又可以提高FFT相参积累的增益,从而提高了PD雷达微弱信号的检测能力以及参数测量精度。文章在介绍该方法基本原理的基础上,针对高重频(HPRF)PD雷达应用,提出了帧重叠ZoomFFT方法的参数设计准则。同时分析了帧重叠对于非相参积累和目标检测的影响,并且给出了具体应用的参数设计及其性能仿真,最后介绍了采用帧重叠ZoomFFT方法的PD雷达信号实时谱分析系统的实现方案。     

基于多分辨率技术及奇异值理论的故障检测方法

提出了以小波多分辨率技术与矩阵奇异值理论相结合的故障检测方法。根据小波变换的多分辨率分解特性 ,提出了系统状态观测信号的二初始特征向量矩阵———粗分辨逼近矩阵和边缘细节信息矩阵。利用矩阵奇异值分解理论得到初始特征向量矩阵的奇异值 ,将其作为状态信号的特征向量。针对提取出的系统状态信号奇异值特征 ,设计出相应的故障检测算法 ,并将该方法用于某武器平台上精密弹簧阻尼器的故障检测。仿真结果证实了该方法的正确性和有效性。     

一种宽带雷达系统通道误差校正方法

在不改动宽带雷达内定标系统硬件的情况下,提出了一种校正宽带雷达系统传递函数误差及IQ失配的正交解调误差的新方法。通过对雷达系统通道误差特点的分析,采用正负调频率的线性调频信号作为定标信号获取雷达系统传递函数,以此构建雷达回波校正函数并对雷达接收回波进行误差校正。在定标系统和雷达回波存在噪声的情况下,分析了雷达系统输出信号经本文方法校正后对其进行脉冲压缩后的信噪比。仿真实验验证了方法的有效性。     

二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法

针对一类单输入单输出(single input single output,SISO)非线性极值系统的控制问题,提出了一种二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法。考虑到此系统的状态量不可测,利用斜坡函数作为输出量的参考跟踪信号,以系统的输出跟踪误差及其微分信号构建切换函数,设计出二阶滑模极值搜索控制律。稳定性分析证明了在任意初始条件下,该方法可使系统的输出量全局收敛至其期望极值的任意小邻域内且所有状态量均是一致范数有界。仿真结果验证了该方法的有效性。     

Duffing振子微弱信号盲检测方法

针对强噪声中微弱信号的盲检测问题,研究了待检信号与Duffing系统内置信号频差和相差对系统相图的影响,指出由于频差的存在,Duffing系统相轨迹演化将进入周期性混沌状态。通过建立正相振子和反相振子检测方程以及相图分段处理,提出了Duffing振子微弱信号盲检测识别算法并建立了盲检测模型。仿真实验表明，在-40dB信噪比下仍然可以有效实现对微弱信号的盲检测。     

基于自适应尺度变换-双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法

为提升在强噪声背景下对二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)信号的检测性能, 针对主流方法在抑制噪声过程中信号受到一定程度的削弱、信号处理系统引入新噪声导致检测性能下降的问题,提出了基于自适应尺度变换双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法。对于经典的双稳态随机共振系统只能处理小幅度、低频段的周期信号的情况, 首先将双稳态随机共振系统进行尺度变换, 证明在高采样率条件下, 双稳态随机共振系统可应用于高频的BPSK信号, 并基于Neyman-Pearson准则设计了非线性阈值检测系统, 推导且定量表示出检测器的误码率, 以此作为反馈量, 自适应地调节系统参数, 构建了信号检测的完备流程。通过仿真实验验证了尺度变换的可行性以及所提算法的适用性, 为低信噪比条件下的弱BPSK信号检测提供了理论依据。     

用于LFM信号参数估计的双谱和分段解线调方法

针对低信噪比条件下线性调频信号参数估计的问题,提出了改进方法,具体步骤是:首先利用双谱切片估计线性调频信号频谱的位置,然后设计带通滤波器滤出信号,最后采用分段解线调进行参数估计。为了解决强弱混合信号中检测和估计弱LFM分量参数的问题,在上面方法的基础上,结合逐次消去技术提出了多分量LFM信号参数估计算法。与传统方法相比,该方法充分利用了高阶统计量的特性,抑制了噪声和交叉项的影响。计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于联合去噪和频率调制的微弱信号检测

针对强噪声背景中弱信号检测问题,在传统检测方法基础上,提出了基于联合去噪和频率调制的微弱信号检测方法。搭建自相关和小波阈值变换联合去噪系统,极大程度抑制了噪声对检测结果的不利影响。利用频率可调标准信号调制待测信号频率,使得被测信号与检测系统策动力信号的频率差满足检测条件,打破了利用Duffing振子检测系统只能检测与系统策动力频率相近信号的限制。双振子差分进行混沌特性判别的方法更具直观性,抗噪性能好,测量相对误差被控制在5%以内;且系统具有很高的抗干扰性,检测最低信噪比可达-41 dB。仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

基于小波变换的子带自适应滤波算法及仿真

因为噪声总是影响信号检测的结果,所以低信噪比下的信号检测是目前检测领域的热点,而强噪声背景下微弱信号的提取又是信号检测的难点。自适应滤波器为检测信号提供了一种简单、实用的方法。可以在微弱信号的条件下,通过测量和学习,实现对微弱信号的最佳拟合。提出基于自适应小波变换的心电信号的检测,利用小波变换的子带编码理论,通过在多个子带权值的自适应匹配,合成后拟合微弱信号。仿真结果表明,该方法可进一步改善信号的检测能力,在检测微弱信号的特征和改善信噪比方面是一种十分有效的方法。     

基于滤波器组和高阶累积量技术的LPI信号特征检测的新方法

提出了一种新的将滤波器组和高阶累积量相结合的特征检测方法。运用该方法可以对未知LPI多分量信号进行频域的分离并消除伴随的加性高斯和对称非高斯噪声的干扰,从而较好地估计出FMCW、多相编码等LPI信号的特征参数。同时对这种改进的方法进行了系统结构的设计和详细的数学描述。仿真结果和性能分析表明了该方法的有效性和适应性,即使在信噪比很低的情况下也能检测得到比较理想的LPI信号特征。     

基于线性调频信号的ADC时钟抖动误差分析

模数转换器的时钟抖动引起输出信号的误差,该误差会影响后继的数字信号处理.分析了输入为线性调频信号时,模数转换器中由时钟抖动引起的误差.在给出误差平均功率表达式的基础上,推导出信噪比的近似计算公式.并利用该计算公式,对影响信噪比的各种因素依次进行讨论,其中信号带宽和时钟抖动参数的增大都会降低输出信噪比,而信号时宽和采样频率的变化对信噪比影响非常小.仿真结果验证了信噪比计算公式的正确性.