二相编码信号调制分析与识别

针对采用脉冲压缩体制的低截获概率雷达的应用场合,提出了一种识别二相编码脉冲压缩雷达信号的新算法。该算法基于信号的时频分析(小波分析和短时傅里叶变换),利用小波变换的相位尺度和载波尺度的模极大值特征辨识信号的相位调制规律,因而在无需计算全部小波系数的情况下,可快速地获得信号的数学模型,为算法在实际中的应用提供了良好的条件。给出了应用该方法的具体步骤,通过计算机仿真实验证明该算法的有效性。     

基于FPGA的4096点基-4 FFT模块的实现

现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray,FPGA)技术,具有集成高度、逻辑实现能力强等特点,已经成为数字系统设计的重要技术之一。数字脉冲压缩技术可靠性高,灵活性好,可编程,在现代雷达中广泛应用。快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT)是一种实现数字脉冲压缩的高效、灵活的方法,也是实现雷达数字信号中重要技术。首先说明了基4FFT的基本知识,然后介绍了如何使用Xilinx的FPGA的来实现雷达信号处理机的数字脉压的核心———4096点FFT模块。     

一种基于小波包变换的反辐射导弹检测技术

针对雷达回波中的载机为单频信号且占主导地位,而导弹为宽带调频信号,应用正交小波包变换可以分离不同频带的回波信号的特点,提出了一种应用小波包变换检测反辐射导弹(ARM)的方法。其中小波包系数反映信号在相应频段的能量分布,依据小波包能量进行自适应阈值处理,小波包重构后即可有效抑制回波中的强载机分量。仿真显示,这种方法能够将微弱的ARM信号有效地检测出来。     

小波基自适应去卷滤波器研究

为了提高信号处理的精度，熔最小均方滤波、Kalman滤波和小波变换于一炉，提出了小波基自适应去卷滤波器。并用文中方案做了若干仿真实验，结果表明，该滤波器能很好地跟踪反射系数信号，并能滤去高频噪声，平均相对误差在1％以内，表明文中方案是十分有效的。     

舰船噪声的状态空间重构与特征压缩

介绍了以Takens的嵌入定理为基础的状态空间重构混沌信号处理方法，为了降低特征维数、减小特征成分的相关性、突出特征的差异性，同时引入了K-L(Karhtmen-Loeve)变换。利用舰船噪声信号的混沌特性，提出了一种基于状态空间重构与K-L变换相结合的特征提取方法，并用此方法对舰船噪声信号进行特征压缩。计算机仿真结果表明该方法具有较好的分类效果。     

基于小波包能量特征的滚动轴承故障监测方法

对滚动轴承的故障特点进行分析，根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性，提出了小波包能量特征的概念及算法，并给出两个仿真算例，然后将小波包能量特征与径向基函数网络相结合，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法，数字仿真实验证实了该方法的正确性和有效性。     

复杂信号环境下非合作突发通信信号的实时检测

现有未知突发信号检测算法是基于噪声加单一突发信号的简单假设的,在实际复杂信号环境会产生大量虚警而失效。针对实际非合作突发通信信号的检测环境除噪声外还包含多个连续信号和一些短突发干扰信号,建立了复杂信号环境模型,提出了适用于此环境的基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的时序检测器。该检测器利用突发通信信号时间上短持续的特点剔除连续信号和短突发干扰造成的虚警。对该检测器的检测性能进行了分析和仿真,结果表明在复杂信号环境中当常规检测器由于虚警概率很高失效时,该检测器可以同时获得较低的虚警概率和较高的检测概率,因而适用于复杂信号环境中非合作突发信号检测。该检测器运算量小,易于实时实现。     

Spectral matching algorithm based on nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform

A new spectral matching algorithm is proposed by using nonsubsampled contourlet transform and scale-invariant feature transform.The nonsubsampled contourlet transform is used to decompose an image into...     

Consecutive tracking for ballistic missile based on bearings-only during boost phase

This paper proposes a modified centralized shifted Rayleigh filter(MCSRF) algorithm for tracking boost phase of ballistic missile(BM) trajectory with a highly nonlinear dynamical model based on bearings-only.This paper contributes three folds.Firstly,the mathematical model of an MCSRF for multiple passive sensors is derived.Then,minimum entropy based onedimensional optimization search to adaptively adjust the probability of the different filters for real time state estimation is deployed.Finally,the unscented transform(UT) is introduced to resolve the asymmetric state estimation problem.Simulation results show that the proposed algorithm can consecutively track the BM precisely during the boost phase.In comparison with the unscented Kalman filter(UKF) algorithm,the proposed algorithm effectively reduces the tracking position and velocity root mean square(RMS) errors,which will make more sense for early precision interception.     

基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法

对于服从分数低阶Alpha稳定分布的非高斯信号,其二阶和高阶统计量都是不存在的。当环境噪声为这种噪声时,基于高阶统计量的常数模盲均衡算法(CMA)的均衡性能很差。为了克服环境噪声服从分数低阶Alpha稳定分布时,CMA的性能缺陷,提出了一种基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法。该算法利用分数低阶统计量来抑制Alpha稳定噪声,根据最小分散系数准则优化盲均衡算法的权向量,并对均衡器输入信号进行正交小波变换,通过降低均衡器输入信号的自相关性来加快收敛速度。水声信道仿真结果表明,该算法性能明显优于CMA。