基于时间-距离-多普勒像的编队目标架次检测

针对实际编队目标在距离上的分布特性和目标多普勒频率的变化规律,利用联合时频变换代替传统傅立叶变换,建立目标时间-距离-多普勒立体像,提出一种基于立体像的目标架次检测方法。该方法不仅能给出清晰的瞬时距离-多普勒像,而且能反映目标距离-多普勒像的时间演变特性,较好地解决了目标在距离上的分布和多普勒像的模糊。实测回波数据验证了该方法的有效性,成功地实现了4架编队飞机目标的架次检测。     

非正侧面阵的近程STAP

空时自适应处理(STAP)作为一种地杂波环境下机载雷达自适应检测小目标的方法已得到广泛研究,非正侧面阵也是其中的一个重要方面。由距离变化引起的地杂波脊的非平稳性是非正侧面阵STAP在近距性能下降的主要原因。利用扩展样本矩阵求逆(ESMI)     

高阶量纠错码理论限及软判决编译码算法

基于tent混沌映射的高阶量纠错码可以实现对图像的线性纠错,解决了压缩图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)存在的“门限效应”问题。通过对基于tent混沌映射的纠错码的图像PSNR理论限的分析,得出符号位的准确估计是提高码字性能的关键。传统的基于符号位硬判决的编译码方法难以实现对符号位的有效保护。基于此,借鉴低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的软判决编译码方法,提出一种基于符号位软判决译码的高阶量纠错码。仿真结果表明:基于符号位软判决译码的高阶量纠错码的图像PSNR不断逼近理论限;与硬判决高阶量纠错码相比,在编译码复杂度相当的情况下(符号位初始化概率通过查表得到),图像PSNR有2 dB的增益。     

基于Beta过程的高分辨ISAR成像

对于高信噪比、完整回波、目标平稳运动等理想观测环境,现有成像技术已经较为成熟,可以获得聚焦良好的高分辨逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)像。但在实际中的方位回波缺损与低信噪比观测情况下,随机相位误差等因素会降低现有成像算法的性能甚至使其失效。本文首先建立了ISAR稀疏观测模型,并基于稀疏贝叶斯学习理论,通过引入Beta过程非参数先验构建层级概率模型,进而交替利用Gibbs采样及最大似然方法对ISAR像及随机相位误差进行估计。实验结果表明,所提方法在低信噪比、回波缺损等复杂观测环境下能够获得聚焦良好的ISAR图像。     

多调制指数CPM信号的新分解方式及其准相干解调

针对卫星通信等资源受限的无线通信系统,研究了多调制指数连续相位调制(Multi-h continuous phase modulation, Multi-h CPM)信号的调制与解调相关问题。首先提出了一种新的分解方式来简化Multi-h CPM信号的调制过程,并给出了相应的周期性状态网格图。然后根据新的分解方式设计了一种适用于Multi-h CPM信号的导频辅助准相干解调算法,并从功率谱和误码性能两方面对所设计的Multi-h CPM信号和单调制指数CPM(Single-h CPM)信号进行了评估与比较。仿真结果表明:无论采用何种频率脉冲, Multi-h CPM信号都要比Single-h CPM信号具有更加光滑的功率谱曲线;仅两个导频符号辅助下,未编码Multi-h CPM系统较未编码Single-h CPM系统有将近2 dB的性能增益,且在低信噪比下,编码Multi-h CPM系统性能要比编码Single-h CPM系统好0.1~0.25 dB。     

下一代密集WLAN网络干扰管理机制

在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。     

基于MIMO直达波的无人机分布式相参雷达相位同步方法

分布式相参雷达(distributed coherent aperture radar, DCAR)实现信号全相参的前提是相位同步,而各单元雷达的初始时钟参差、机动性引入的位置误差、本地振荡器的初始相位等因素均会导致DCAR相位不同步问题。为解决上述相位不同步问题,提出一种基于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)直达波的无人机DCAR相位同步方法。该方法对各单元雷达接收的直达波,首先利用包络同步法联合双向时间比对的方式,估计出时间同步误差,再提出坐标线性变换法和偏移线性变换法用于各单元雷达位置误差的估计,并联合同一单元雷达分置辅助天线接收波以提高位置误差的估计精度。最后,利用误差估计值对直达波进行补偿,剩余相位即不同单元雷达收发对下的初相估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

一种新的时间交叉采样ADC时钟偏斜误差自适应补偿算法

针对时间交叉采样模数变换器(time-interleaved analog-to-digital converter, TIADC)中存在的时钟偏斜误差,提出了一种新的自适应误差估计和补偿方法,该方法根据误差信号和原始输入信号频率之间关系和分布特征,设计了基于最小均方(least-mean-square, LMS)算法的估计模型。与已有算法相比,新方法实现简单,收敛速度快。同时根据时钟偏斜误差产生的原理,设计了基于数字分数延时滤波器的时钟偏斜补偿算法,该方法概念清楚,易于通道扩展,资源利用率高。通过应用Farrow结构,将误差参数独立出来,和误差估计算法组成了自适应系统。仿真结果表明,该自适应系统仅需要5 000个采样点就可以收敛,通过补偿算法,使输出的信噪失真比(signal-to-noise-and-distortion ratio, SINAD)提高了30 dB以上。     

基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时,传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解,导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升.针对此问题,结合频率捷变思想,提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法....     

基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。