基于HHT的高频雷达机动目标参数估计

针对高频雷达强杂波场景下的机动目标检测,提出了基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的机动目标参数估计算法。该算法首先通过复数经验模态分解将回波分解为杂波和目标分量,然后计算目标分量的瞬时频率,获得频率随时间变化的HHT谱,最终利用线性拟合估计目标运动参数。该算法无需抑制杂波,可同时对多目标进行运动参数估计,有助于简化多目标运动补偿和检测流程。数据分析结果表明,该算法可以有效运用于对高频雷达机动目标速度和加速度的估计。     

交叉路网信号灯的模糊控制

提出了一种新的交叉路网交通灯的可变相位的模糊控制方法.首先计算该路口在交通路网的交通流,然后根据通行权转移度来确定通行相位及通行时间.仿真结果表明,该算法具有良好的控制效果.     

纯音乐与语音-音乐混合片段的高准确识别方法

通过对同一首歌曲音频信号的特征分析,提出了一种基于音频片段平均短时能量和过0率标准偏差的融合判决方法．该方法解决了纯音乐与语音-音乐混合片段识别易混度高的问题,可以准确地识别同一首歌曲中纯音乐片段和语音-音乐混合片段,为去除音频中不需要的部分提供一种有效的预处理方法,并且可以更好地提高数据处理的效率和性能．实验结果表明,通过对不同风格、不同歌手以及不同语言的歌曲处理,纯音乐的平均正确率为92．30％,语音-音乐混合的平均正确率为96．36％．     

纯音乐与语-音乐混合片段的高准确识别方法

通过对同一首歌曲音频信号的特征分析,提出了一种基于音频片段平均短时能量和过0率标准偏差的融合判决方法. 该方法解决了纯音乐与语音-音乐混合片段识别易混度高的问题,可以准确地识别同一首歌曲中纯音乐片段和语音-音乐混合片段,为去除音频中不需要的部分提供一种有效的预处理方法,并且可以更好地提高数据处理的效率和性能. 实验结果表明,通过对不同风格、不同歌手以及不同语言的歌曲处理,纯音乐的平均正确率为92.30%,语音-音乐混合的平均正确率为96.36%.     

基于无意调制的同类型雷达辐射源信号分选

无意调制特征对调制样式和各参数均相同的不同辐射源发射的信号分选具有重大意义。从相位噪声的角度提出利用双谱的二次特征分析信号,提取围线积分双谱均值、奇异值以及双谱范数熵特征;从波形差异的角度,提出利用模糊函数的主脊切面特征挖掘不同辐射源发射信号之间的差异,提取旋转角、一阶原点矩和二阶中心矩特征。在事先不知道信号数目时,将提取的特征分别进行近邻传播聚类验证,以及串联结合两种特征的聚类分析。实验表明,两种特征结合的聚类准确率要明显高于一种特征的准确率,尤其是在低信噪比的情况下。     

腔内倍频Nd:YAG激光器的研究

运用非线性光学理论,给出了腔内倍频的速率方程,对其进行数值计算,结果表明倍频晶体有一最佳厚度,此时输出的二次谐波功率最大,以优化的腔参数进行实验,获得了输出功率为８Ｗ的蓝绿光。