背景辐射对拦截器导引头探测性能的影响分析

在综合考虑背景辐射、光学系统近场辐射、探测器及其后续处理电路和焦平面非均匀性噪声影响的基础上,建立了拦截器导引头红外传感器的探测性能模型。根据文献给定的拦截器导引头参数对模型进行了验证,并利用所建立的模型分析了背景辐射对拦截器探测性能的影响。提出的方法和模型具有通用性,可用于分析背景辐射影响下各种拦截器红外导引头的探测能力。     

New method for passive radar seeker to antagonize non-coherent radar decoy

Using super resolution direction of arrival (DOA) estimation algorithm to reduce the resolution angle is an effective method for passive radar seeker (PRS) to antagonize non-coherent radar decoy. Considering the power and correlation property between radar and non-coherent decoy, an improved subspace DOA estimation method based on traditional subspace algorithm is proposed. Because this new method uses the invariance property of noise subspace, compared with traditional MUSIC algorithm, it shows not only better resolution in condition of closely spaced sources, but also superior performance in case of different power or partially correlated sources. Using this new method, PRS can distinguish radar and non-coherent decoy with good performance. Both the simulation result and the experimental data confirm the performance of the method.     

基于频散特性的杆中超声波传播仿真

针对超声实时在线检测中缓冲杆应用的局限性,以无限长杆的频散特性为理论基础,利用有限长杆的端面边界条件,分别以应力关系和应变关系为系统函数,建立了超声波在有限长杆中传播的系统模型。通过在杆端面施加激励,借助系统传输模型,获取回波信号,并与实验进行对比,验证该方法的正确性。同时得出了超声波在有限长杆中传播产生的多次回波的重复周期与杆半径之间成正比的关系。     

噪声中目标距离剖面像识别的修正特征子空间法

以噪声背景下高分辨雷达目标的距离剖面像为测量矢量 ,提出了基于修正特征子空间而进行特征抽取的目标识别方法。对每类目标 ,由训练样本矩阵经奇异值分解 (SVD) ,建立各自的特征子空间 ,并提取相应的降噪算子。对未知目标 ,其距离剖面像在各特征子空间中的投影 ,经相应降噪算子作用后 ,以能量最大为准则进行识别。模拟实验结果表明了所提方法的有效性     

基于线谱特征的水下目标识别仿真实验研究

水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,在国民经济尤其在军事领域中,具有重要的应用价值。船舶辐射噪声中有着很强的线谱成份,这些成份分类或识别往往是非常有价值的。因此,利用线谱特征对舰船目标进行识别是水声领域研究的重要内容。本文在研究舰船辐射噪声线谱提取逄法的基础上,对多种型号和多种工况的大量噪声样本,进行了线谱提取。针对舰船辐射噪声线谱分布的特殊性,提出了筛选法和模糊推理分类法。利用这些     

闪烁输入下比例导引系统无量纲化研究

研究了目标闪烁输入下比例导引系统的无量纲化,得到了在闪烁输入下比例导引系统的脱靶量与弹目相对运动速度Vr无关,与噪声功率谱平方根Ka和系统动力学无阻尼自振频率的平方根(ω_n)~(1-2)成正比的结论,这些结论在工程实用中具有重要意义。     

基于FIR数字滤波器的宽带噪声数值模拟

各种水声信号处理方法的性能分析和检验,都要求用数值模拟方法产生环境噪声场。分析了海洋环境噪声的空间相关性,基于噪声源的远场非相关假设,提出了一种任意空间分布宽带噪声场的数值模拟方法,该方法的关键是采用FIR数字滤波器实现高精度连续时延。对空间均匀各向同性噪声场的数值模拟结果显示,其空间相关特性及空间角度谱与理论分析基本一致,表明该方法是有效的。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

基于混沌时间序列的误差纠错预测模型

提出了一种新型的非常实用的非线性时间序列的预测模型,即误差纠错预测模型(EAM),并从概率统计的角度严格证明了该方法的可靠性,同时分析了受噪声扰动的时间序列的预测.先按一般方法确定嵌入维数与时间步长,在每个当前时刻,先用局域线性回归方法得到预测点的预测值,根据信息在非线性演化中产生的失真误差大小予以修正得到修正值,并以该点为新的基点作进一步预测.该方法具备了滑动窗口二次自回归模型(MWDAR)的适用于小数据集且对大数据集具有高效率的优点,而且克服了MWDAR方法中一次项和二次项阶数及滑动窗口长度等参数难以确定,从而会导致预测恶化,使得应用受到限制的缺点.分别用Logistic方程产生的小数据集和大数据集的混沌时间序列数据作了预测,结果良好.     

基于四阶累积量的线性调频信号参量估计

针对加性高斯有色噪声背景下的一维、二维线性调频信号的参量估计问题,引入高阶统计量,提出了一种基于四阶累积量的新方法。该方法利用高阶累积量对加性高斯噪声有较好的抑制能力的特性,结合极大似然方法,可获得较低信噪比下的线性调频信号参量的较高精度的估计。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。