干扰背景下雷达最佳极化的分步估计方法

研究了目标散射矩阵未知的情况下,雷达收、发极化的联合优化问题,提出了最佳收、发极化分步估计方法:先估计最佳接收极化以抑制干扰,然后估计散射矩阵与最佳接收极化的乘积矢量,以确定最佳发射极化.优化设计了发射脉冲序列的极化以解决矢量估计的稳定性问题,根据矢量估计误差的分布特性,分析证明了目标运动情况下算法的有效性.仿真实验验证了算法的可行性.     

基于极化不变量的谐波雷达导引头目标识别算法

为解决基于目标谐波散射系数的FFT识别算法无法有效识别目标全弹道谐波散射特性的问题,采用了基于极化不变量的目标识别算法.根据目标的半导体模型拟合出目标的谐波散射系数,用卡尔曼滤波器对谐波散射系数进行估计.将估计结果作为酉矩阵的对角元素,建立了目标谐波极化散射矩阵及与其对应的功率矩阵,通过就不同的目标进行谐波散射极化计算得到了仿真结果.结果表明,与基于目标谐波散射系数的FFT识别算法相比,目标谐波极化散射矩阵行列式的值及功率矩阵的迹能反映出目标的全弹道谐波散射特性,二者可以作为有效的目标识别特征量.      

双接收站的有源诱饵极化鉴别

以双接收站雷达为背景,研究了雷达目标和有源诱饵的鉴别方法。提出了双站极化散射矩阵和双站对角极化比的定义,探讨了雷达目标和有源诱饵的极化散射特性;针对极化调制有源诱饵等欺骗性干扰,提出了以双站对角极化比为鉴别量实现对有源诱饵鉴别的新方法,并设计了鉴别算法。对典型雷达目标和有源诱饵的仿真结果表明,该鉴别算法对有源诱饵的正确鉴别概率始终达到100%,对雷达目标的正确鉴别率达到90%以上。仿真结果证明了该鉴别算法的可行性和有效性。     

基于双接收站的有源诱饵极化鉴别

以双接收站雷达为背景,研究了雷达目标和有源诱饵的鉴别方法。首先提出了双站极化散射矩阵和双站对角极化比的定义,探讨了雷达目标和有源诱饵的极化散射特性;然后针对极化调制有源诱饵等欺骗性干扰,提出了以双站对角极化比为鉴别量实现对有源诱饵鉴别的新方法,并设计了鉴别算法。对典型雷达目标和有源诱饵的仿真结果表明,该鉴别算法对有源诱饵的正确鉴别概率始终达到100%,对雷达目标的正确鉴别率也都能达到90%以上。仿真结果证明了该鉴别算法的可行性和有效性。     

Cameron分解法在极化SAR图像分析中的应用

利用Cameron分解法对极化SAR图像进行分析,将目标的极化散射矩阵与8类具有特定散射机理的典型散射体匹配,根据匹配角度提出了一种分类算法,从而对地物目标进行分类;实验结果表明,该分类算法对于分类地物目标,进而分析其散射机理是十分有效的。     

柱形体电磁极化散射巨阵的定义

给出了柱形体的一种有价值的极化散射矩阵的定义（Ss),Ss具有6个自由度,它包含了柱形体散射的所有信息,利用它可以很容易地定义和计算平等极化RCS与垂直极化RCS等,也很容易推导出线极化基极化散射矩阵Sl和圆极化基极化散射矩阵Sc等。作用Ss的应用,还提出了基于柱形体的几种RCS定义。     

利用相对极化散射矩阵对目标进行分类的研究

在目标极化散射的经典理论基础上,根据单站雷达收发信号的特点提出了一种新颖的便于测量和计算的目标相对极化散射矩阵,并运用广义逆矩阵理论给出了该矩阵求解的方法.相关实验结果证明,通过计算目标相对极化散射矩阵可以快速有效地实现对目标的初步分类.     

利用相对极化散射矩阵对目标进行分类的研究

在目标极化散射的经典理论基础上,根据单站雷达收发信号的特点提出了一种新颖的便于测量和计算的目标相对极化散射矩阵,并运用广义逆矩阵理论给出了该矩阵求解的方法。相关实验结果证明,通过计算目标相对极化散射矩阵可以快速有效地实现对目标的初步分类。     

一种基于复加权的目标极化识别方法

针对未知和时变的杂波环境,在目标极化状态已知的情况下,探讨了极化域目标识别的问题.在全极化雷达的极化正交的双通道接收系统中,对两路极化正交回波信号进行复加权后与期望信号比较,使其均方误差达到最小,从而抑制了干扰,增强了目标信号.对抑制和增强效果在干扰分别为定极化和变极化的情况进行了仿真,仿真结果表明了该算法的有效性.对此算法中步长因子的取值范围进行了探讨.提取目标极化特征,进行目标识别,并进一步提出识别递推算法.对识别结果进行仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.     

分量模型和散射参数的全极化雷达图像分类

在分析了典型的极化目标分解和地物分类算法基础上,提出了融合Yamaguchi分解和H/α(H为散射熵,α为地物散射角)平面分解结果的迭代处理目标分类方法.首先,通过获取4种散射分量及地物的散射熵和散射角,结合6个参量,将极化合成孔径雷达图像中的地物初始分类;然后,利用相干散射矩阵服从Wishart分布的特性进行迭代,获得最终分类结果.实验结果证明,该算法提高了分类性能,运算量小,分类效果较好.     

MIMO下预编码辅助空间调制的接收天线选择

预编码辅助空间调制(pre-coding aided spatial modulation,PSM)通过激活接收天线的索引在空间域中传输信息比特。将接收天线选择(receive antenna selection,RAS)技术引入到PSM系统中,可以提高PSM系统的性能。在传统的PAS算法中,穷举搜索算法的系统性能最优,但穷尽搜索会导致其计算复杂度较高;快速RAS算法的计算复杂度较低,但其系统性能较差。因此,针对PSM系统的RAS算法,需要寻找一个折中的方案以适用于实际的通信系统。通过利用信道矩阵的最大和最小特征值(maximum and minimum eigenvalue,MME),设计了MME-RAS算法。分析和仿真结果表明,该算法相比于快速RAS算法计算复杂度略有提升,但可以使系统性能提高1 dB左右;相比于穷举搜索算法可以使计算复杂度降低70%以上,并且其系统性能接近于穷举搜索算法。     

独立子空间下的草图人脸合成与识别

基于草图的人脸识别对于公安机关通过目击者描述出的犯罪嫌疑人草图来确定疑犯的身份具有重要的意义.为实现草图人脸识别,从人脸独立特征子空间和人脸形状结构特征出发,提出了一种新的草图人脸合成和识别方法.根据人脸图像在独立分量子空间上的重建,研究了基于独立成分分析(ICA)的草图人脸合成,实现了照片草图人脸转换;针对人脸结构信息在人脸识别中的重要作用,在分析主动形状模型(ASM)算法在提取人脸结构信息上所具有的局限性的基础上,提出了极坐标形状模型(PSM);最后,将合成的草图与待识别草图利用ICA/线性鉴别分别(LDA)和极坐标形状模型进行联合识别.实验结果表明,提出的算法可以有效地将照片转换为草图,并具有较好的识别率,1阶识别率达到94.7%,10阶达到99.1%,将子空间投影与极坐标形状模型联合起来识别,1阶识别率可提高5.3%,前3阶识别率平均提高约4.2%.算法较好的识别率基本上满足了自动草图识别系统的要求.     

点迹-曲线关联算法的旋转对称群目标分辨

基于微多普勒效应分析的弹道目标识别得到了广泛研究,然而传统的微多普勒特征提取技术大都难以解决空间群目标的分辨与识别。针对这一问题,提出了一种基于点迹-曲线关联算法的空间群目标分辨方法。在以旋转对称群目标为研究对象的前提下,建立了具有滑动散射特性的目标模型并分析推导了散射点的微动表达式,利用点迹凝聚处理抑制了一维距离像旁瓣,在此基础上,提出了点迹-曲线关联算法分离出混叠的群目标微多普勒曲线,通过各曲线的极值包络特性差异实现了旋转对称群目标分辨。实验仿真验证了本方法的正确性和可行性。     

多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

不同引力范围下二次引力模型亚像元定位研究

为进一步提高亚像元级遥感影像分类精度,研究开展了基于空间引力模型(spatial attraction model,SAM)和像元交换模型(pixel swapping model,PSM)有机结合的二次引力计算模型(double-calculated spatial gravity model,DSGM)亚像元定位实验;并对不同引力范围下的模型精度进行验证。研究中,利用空间引力模型改进像元交换模型初始化算法;并相应的对像元交换模型优化算法进行改进。其中,实验数据为人工影像数据和美国威斯康星州典型农业区的Landsat 8遥感影像数据。结果表明,当退化尺度为4时,在环绕空间关系下,利用二次引力计算模型对人工影像和遥感影像进行亚像元定位精度较空间引力模型和像元交换模型均有所提高。可见基于二次引力计算的亚像元定位模型精度均优于空间引力模型和像元交换模型,证明所提亚像元定位方法具有一定可行性和适用性,为更好地突破遥感影像空间分辨率的限制提供了新的思路。     

Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究

简要阐述了Sign-LMS盲最大似然估计算法的基本原理。通过计算机仿真试验,在典型电话信道,对称信道以及普通信道中,对该算法与传统的LMS盲最大似然估计算法性能作了比较,并证明了该算法在收敛速度、均方误差等方面均优于传统算法。从理论上证明了该算法的复杂度,但是该算法的简单是以牺牲稳态性能为代价的,并提出了今后Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究方向———如何减少稳态剩余误差。     

HFC-227ea热力学物性的分子动力学模拟

利用分子动力学模拟算法研究了七氟丙烷 (HF C-2 2 7ea)的热力学物性。通过将 HFC-2 2 7ea作为极性的两质点 L ennard-Jones流体处理建立了相应的势能模型。利用等温等压系综 +测试粒子 (NPT+ Test Particle)算法对 HF C-2 2 7ea的气液相平衡性质、过冷液和过热蒸气性质进行了模拟。模拟结果与美国国家标准研究所 (NIST)的数据库的最大相对偏差分别在 1.3 % (单相区 )和 1.6% (气液平衡区 )以内 ,表明该模拟方法已可用于物性的预测和工程实际     

冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计

在对称α稳定分布噪声的假设下,现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC（即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC）方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向（DOA）估计.为了解决这一问题,基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想,结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法,实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.仿真实验验证了该方法的有效性.     

非线性矩阵方程数值解的广义哈密顿算法

采用具有近二阶收敛速度的算法计算一类非线性矩阵方程的数值解.根据矩阵方程的解的特征,提出一个基于正定矩阵流形几何结构的广义哈密顿算法.进而比较广义哈密顿算法与经典的多步定常迭代方法的计算行为.最后通过数值模拟表明广义哈密顿算法具有更快的收敛速度.      

基于FPGA的DLMS抗窄带干扰自适应滤波器实现

针对传统LMS算法迭代结构难以并行实现的缺点,采用DLMS算法在牺牲部分收敛速度的代价下,可以获得高速的并行处理能力,非常适合于FPGA（field programmable gate array,现场可编程门阵列器件）并行实现,并且可以通过引入流水线级提高数据处理速度.对DLMS算法作出了进一步修正,并详细阐述了其FPGA实现过程,给出了改进的对称滤波器结构,分析了有限精度给算法带来的影响并最终得出最佳的精度参数.最后结果表明该方法是可行的,并且获得高达100.88Mbit/s的数据吞吐速率.