基于改进 HAF的线性调频雷达信号参数估计

针对多项式相位信号(PPS)中的线性调频(LFM)雷达信号参数估计,通过提出频谱方差极大值准则对PPS次优参数估计方法高阶模糊度函数(HAF)进行了改进,提出了适于单分量LFM参数估计的改进HAF。首先讨论了HAF对LFM参数的估计方法及其局限性,然后提出了分段频谱方差极大值法则下LFM调频斜率估计的方法,将其与HAF相结合提出了单分量LFM参数估计的改进HAF,克服了接收信号与实际信号起点不一致性对HAF带来的影响,降低了由于HAF局限性带来的调频斜率估计误差,改善了HAF的累积误差效应。MATLAB仿真验证了改进方法较HAF的优越性。     

Circular object recognition based on shape parameters

To recognize circular objects rapidly in satellite remote sensing imagery, an approach using their geometry properties is presented. The original image is segmented to be a binary one by one dimension maximum entropy threshold algorithm and the binary image is labeled with an algorithm based on recursion technique. Then, shape parameters of all labeled regions are calculated and those regions with shape parameters satisfying certain conditions are recognized as circular objects. The algorithm is described in detail, and comparison experiments with the randomized Hough transformation (RHT) are also provided. The experimental results on synthetic images and real images show that the proposed method has the merits of fast recognition rate, high recognition efficiency and the ability of anti-noise and anti-jamming. In addition, the method performs well when some circular objects are little deformed and partly misshapen.     

Method of moving target detection based on sub-image cancellation for single-antenna airborne synthetic aperture radar

The method of moving target detection based on subimage cancellation for single-antenna airborne SAR is presented.First the subimage is obtained through frequency processing is pointed out.The imaging difference of a stationary objects and moving object in the subimage based on the frequency division is analyzed from the fundamental principle.Then the developed method combines the shear averaging algorithm to focus on the moving target in the subimage,after the clutter suppression and the focusing position in each subimage is obtained.Next the observation model and the relative movement of the moving targets between the subimages estimate the moving targets.The theoretical analysis and simulation results demonstrate that the method is effective and can not only detect the moving targets,but also estimate their motion parameters precisely.     

含趋势项时间序列持久性变点监测

针对核加权方差比率统计量不是监测从非平稳向平稳变化持久性变点一致方法的问题,通过引进一个窗宽参数,提出了一种滑动核加权方差比率统计量来监测含趋势项时间序列从非平稳向平稳变化的持久性.在非平稳原假设下给出了监测统计量的极限分布和经验临界值表,在备择假设下证明了新方法的一致性.模拟结果表明新方法具有比原方法更高的势和更短的平均运行长度,最后通过分析人民币与美元汇率数据进一步说明了该方法的有效性.     

基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力,使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度,提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先,对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后,从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明,此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

一类随机非线性系统的输出反馈全局镇定

将基于增益观测器的非线性系统输出反馈全局镇定控制器设计方法推广到随机情形,使之适用于一般的随机非线性系统.与已有基于反步法设计的镇定控制器相比,该方法不要求该随机非线性系统满足严格反馈条件,对其噪声向量函数也不要求满足光滑性条件.基于李亚普诺夫第二方法,讨论了所设计的控制器稳定的条件.一个二阶仿真算例表明该控制器设计方法是有效的.     

摩托车声品质评价的神经网络方法

针对声品质评价过程中线性回归模型评价结果的不足,采用BP神经网络对人的主观评价结果进行预测.采集摩托车在不同发动机转速下驾驶员耳旁的声信号样本,采用分组成对比较法进行主观评价试验,选取了响度、尖锐度、粗糙度作为神经网络模型输入参数,结合主观评价结果对模型进行训练与检验,并与线性回归模型输出结果进行比较.结果表明,选取驾驶员双耳响度、尖锐度、粗糙度作为模型输入能够较为准确地反映人耳对摩托车噪声的主观感觉.     

带有参数的数据包络分析C~2R模型

本文为了改进C~2R模型反映决策单元相对信息不完全的不足,提出了参数型数据包络分析模型,讨论了这个模型的有关性质,给出了阔值和有效值的概念.经过理论分析和实例验证,这两个值可更好地反映决策单元的相对信息.     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题,分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵,推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).为了解决目标位置在任意高斯分布时,协方差矩阵为非对角阵的问题,提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法,将协方...     

锥模型的拟牛顿型信赖域方法

对于求解无约束优化问题的锥模型拟牛顿型信赖域方法，本主要讨论了水平向量的选取及最优参数的确定，并给出了数值试验结果。结果表明，该算法比二次模型有效，比[2]中水平向量的取法也有效。