激光干涉法探测水下声信号

为实现在空中利用激光技术对水下目标进行探测的目的,提出一种从水面散射激光中获取水下声源信息的方法.利用携带声波信息的散射光和参考光的干涉现象来获取水表面声波的频率和幅度信息.采用该方法建立的实验装置可准确探测水下声信号,验证了理论和仿真程序的正确性以及该方法的可行性,为航空遥感水下目标提供一种技术途径.     

混合混沌多进制扩频系统的蒙特卡罗分析

多进制扩频可以很好地提高通信抗干扰能力,但是其要求扩频码的数量要足够多,针对这一问题,提出了采用混沌映射序列的多进制扩频抗干扰方法.针对单个低维混沌映射产生的混沌序列存在抗攻击能力差、密钥空间小、保密性不理想等缺点,产生了新的混合混沌序列,并且和基于m序列、Gold序列的传统直接扩展频谱系统的抗干扰能力进行对比.仿真结果表明,混合混沌多进制扩频系统具有很好的抗干扰性（16进制混合混沌序列扩频系统抗干扰能力比传统直扩系统优10dB）,且其解决了传统序列数量不足的问题.      

基于TMS320C25的频谱分析仪

介绍了旋转机械振动信号分析仪的原理及硬件结构和软件设计.该仪器使用专用数字信号处理芯片TMS320C25完成FFT运算,并由主机PC机完成结果显示.由于充分利用PC机强大灵活的数据处理及编程能力,使系统具有功能扩展能力强、人机界面友好、便于操作的特点.     

一种低信噪比下LFM信号参数快速估计算法

为了对线性调频(LFM)信号参数进行快速、准确的估计,提出了一种新算法.该算法根据LFM信号当能量一定时在相同时宽范围内频谱幅度平方与调频斜率成反比的特点,通过对若干组快速傅里叶变换(FFT)结果进行模值选大,同时给出了起始频率和调频斜率的估计.仿真结果表明,通过合理设置算法参数,算法可以用于信噪比低至-38dB的LFM信号的参数估计.     

社会信号处理与分析的基本框架：从社会传感网络到计算辩证解析方法

实时、可靠的社会信号,是实施有效的社会管理,特别是反馈闭环式的社会管理创新的基础．然而,相对于物理信号,社会信号的处理与分析有待系统化的研究与发展．随着社会新媒体和社会网络的蓬勃兴起和普及,这一问题变得更加迫切和急需．本文就社会信号与社会系统建模与管理,社会信号的刻画,社会传感网的构建．计算辩证推理和综合的人工社会、计算实验、平行执行（ACP）方法等展开讨论,希望在此基础上进一步开展研究与应用,最终建立面向社会信号之获取、分析、解析和应用的一般框架与方法体系．     

基于时变白化滤波器的DSSS系统干扰盲检测

将循环维纳滤波应用于直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)系统的干扰检测,并提出了一种干扰盲检测器,称之为时变白化滤波检测器.由于DSSS信号和干扰信号具有不同的循环平稳特征,因此可以调整时变白化滤波检测器的滤波器系数,使干扰检测器的输出只包含背景噪声和干扰信号,从而实...     

级联自适应局部投影降噪方法

针对具有非线性、非平稳性特征的信号，提出一种邻域半径自适应局部投影和小波阈值去噪级联的降噪方法.首先，利用经验模态分解得到信号中的高频分量并以此估计噪声水平;再根据噪声水平确定邻域半径;最后，利用该半径进行局部投影处理并结合小波阈值方法进行细节平滑.Lorenz系统时间序列的降噪结果表明，本方法能够提高信噪比并降低均方误差，并在信号结构失真时恢复其原始吸引子形态，去噪和还原信号特征的能力皆优于小波阈值去噪方法.对桡、颈、肱动脉脉搏信号、心电信号的降噪结果展示了本方法在生理信号噪声抑制和特征保留方面的优越性能.     

基于信号线圈的多无人机身份识别方法研究

无线电能传输技术摆脱了物理介质的束缚，具有灵活、可靠、安全等优点，在无人机领域应用越来越广泛。无人机无线充电系统中常采用的Zigbee、蓝牙、WiFi等广域通信方式接入时间较长，存在非“点对点”传输情况，不具备身份识别功能，无法应对多无人机及多机舱环境。提出了一种基于信号线圈的多无人机身份识别方法，仿真研究2套耦合机构之间交叉耦合影响，设计了一套应用于多无人机及机舱环境下能量信号同步传输的无线电能传输系统。最后搭建了无人机无线电能传输系统进行实验验证，实验结果表明基于信号线圈可以快速有效进行无人机及机舱的身份识别，可识别无人机身份的点对点近场通信方式以应对多无人机无线充电场景，能量信号同步传输的分离通道传输模式具有两通道物理结构独立，避免传统通信方式干扰，保障充电的安全性与可靠性。。     

一种样点缺失条件下的跳频信号参数估计方法

在样点随机缺失条件下研究跳频信号参数估计问题具有现实意义。 针对样点缺失条件下线性时 频分析方法失效的问题, 提出了一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP) 和卡尔曼滤波 (Kalmanfilter,KF) 的跳频信号参数实时估计方法。 该方法对信号加滑动窗, 将窗内样点随机缺失建模为 一个信号稀疏表示问题, 傅里叶正交基作为过完备字典, 利用 OMP 直接估计窗内信号频率而不需要恢复信 号。 KF 针对估计得到的信号频率进行平滑, 当频率跳变时, KF 的频率预测值将严重偏离历史值和频率估 计值, 偏离程度作为跳变时刻估计的依据。 仿真结果和对比实验表明, 在样点没有缺失时, 该方法具有更优 的跳频信号参数估计性能, 在滑动窗长足够并满足信号稀疏度要求时, 即使在样点缺失的条件下, 依然可以 获得有效的跳频信号参数估计结果。