基于混沌的调频调相的多输入多输出雷达正交波形设计

针对混沌序列单一调频或调相波形存在波形复杂度低,限制了混沌信号可预测的概率、雷达的截获概率和抗干扰性能的问题,提出了基于混沌序列将频率和相位联合调制用于波形设计的方法。首先,对雷达信号进行混沌频率编码,即将一个脉冲分成一系列子脉冲,对不同子脉冲进行不同的频率调制。同时,在每个频率编码子脉冲内对波形的每个周期使用随机产生的初始相位。仿真结果表明,联合调频调相混沌雷达信号的自相关旁瓣峰值最大值达到-24.71 dB,相比调频混沌信号或调相混沌信号,其相关性性能有所提高。实验结果表明,联合调频调相混沌雷达波形结合调相和调频的优点,既具有调相信号的功率谱平坦的特性,又具有调频信号抗噪声干扰特性,为非常理想的探测信号。     

LFM复合雷达信号性能分析

为了提高雷达的低截获性能有效地避免敌方的电磁干扰,保证雷达系统正常运行并提高其战场生存能力,提出了脉内线性调频子脉冲内二相编码的复合调制雷达信号.首先,利用构造形式与频谱特征,得出了复合信号的产生方式和时域、频域波形图,并对其模糊函数、速度自相关函数、距离自相关函数进行了公式推导与仿真,得出了复合信号的速度、距离分辨率表达式和模糊函数图;最后,与单一调制信号的模糊函数图进行对比,并分析出低截获性能.仿真结果表明,上述大时间带宽积的复合调制雷达信号具有较高的速度、距离分辨力,并且具有较强的抗干扰和抗截获能力.     

基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法

随着现代战场中无源探测系统能力的不断提升,机载雷达的生存环境受到日益严峻的威胁和挑战。针对当今电子战中对射频（RF）隐身技术的需求,提出了一种基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法。本文首先以电子对抗中的功率准则为基础,研究了协同噪声干扰对机载雷达射频隐身性能的影响;然后建立了雷达信号截获概率模型,并提出了一种基于协同噪声干扰的机载雷达射频隐身性能优化算法,通过自适应地调整机载雷达的发射功率和协同干扰机的噪声干扰信号功率,在满足系统资源和性能要求的前提下,最小化截获概率;最后通过仿真实验验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于混沌粒子群优化的低截获概率编队通信方法

为提高飞行器编队的低截获性能,提出一种新的低截获概率编队通信方法。将飞行器编队通信视为自适应优化问题,以飞行器节点的辐射功率和拓扑链路作为优化对象,利用混合混沌粒子群算法进行迭代计算,以实现飞行器编队的最优低截获通信。仿真结果表明,混沌粒子群方法在满足可靠通信的前提下,可有效降低编队辐射功率,提高通信拓扑不确定性,改善飞行器编队的低截获能力。     

基于自适应脉冲间隔的火控雷达目标跟踪技术

为了能在提高雷达生存能力的同时,保持雷达的跟踪能力,提出一种基于自适应脉冲间隔的目标跟踪技术。给出火控雷达的信号模型及其改进的时域信号,分析基于匀加速运动模型的扩展卡尔曼滤波算法,研究脉冲间隔的自适应变化规律及信号的截获概率。仿真结果表明,该技术能准确跟踪目标,延长信号截获时间,从而降低侦察系统对火控雷达的截获概率。     

混沌调频与相位编码信号混沌性分析

为探讨混沌的雷达波形适用性,着重研究分析不同混沌映射、不同调制方式下混沌调制雷达波形的混沌行为。介绍了混沌调频和混沌相位编码雷达信号模型,重点从数学上推导了混沌调制后雷达信号的混沌特性关系,认为调制后信号的混沌性不能从理论得到保证,信号的混沌性具有不确定性。为获取调制信号较好的自相关函数性能,在分析李亚普洛夫指数求取的基础上,进一步强化条件,给出了混沌保留的充分条件。应用四类离散混沌映射分别产生频率调制和二相编码混沌雷达信号,分析比较了各情况下信号的相关函数性能,从仿真角度验证了理论分析,指出Bernoulli映射具有最佳的混沌频率调制性能,而Congruent混沌映射不适合混沌相位编码信号使用。该分析方法对于实际工程中指导混沌雷达波形设计具有重要现实意义。     

基于SCM的自适应抽头伪随机相位生成算法

为使基本调制波形的相位随机性最大化以提高变换域通信系统的射频隐身性能,提出基于标准混沌映射(Standard Chaotic Map,SCM)的自适应抽头伪随机相位生成算法。首先由标准混沌映射产生混沌现象,通过中值法对混沌数值进行二元量化生成伪随机序列,结合映射抽头的 “跳变图案”,在线性移位寄存器中自适应地选取抽头进行伪随机相位生成,由此推导出检测概率与截获概率的解析式,将低概率检测与低概率截获的目标转化为控制参数的优化,从而使相位随机性最大化。理论分析与仿真结果表明该算法生成FMW的检测概率为现有m序列FMW检测概率的 ,降低了检测概率,因而也降低了截获概率,增加截获难度。     

强杂波背景下LPI信号的模糊检测方法

研究了强杂波干扰背景下运用模糊集合理论解决低截获概率信号（LPI）雷达信号的检测问题,分析了在无源雷达体制下获取有效目标信号的方法,并指出了传统匹配滤波方法的局限性.针对该问题,给出了四种模糊集合相似性测度,在借鉴了传统的匹配滤波器基础上提出了构造模糊匹配滤波器,并利用模糊相似性测度为准则进行滤波运算,以解决强干扰背景中信号检测的问题.基于定义的相似性测度准则对LPI信号采用模糊匹配滤波,仿真结果表明该方法具有在强干扰背景下检测目标的良好能力,其性能优于传统匹配滤波方法.     

一种基于PFRFT的低截获信号识别算法

针对低截获概率雷达信号的调制识别问题,提出了一种新的调制类型识别算法,完成了LFM、BPSK、2FSK、Frank/P1/P2/P3/P4码8种低截获信号的识别分类。首先,根据有无调频斜率,利用PFRFT完成低截获信号的预分类。然后,综合利用分数阶域主副脊线及功率谱估计完成信号的自动分类识别,给出了分类识别算法的流程图及具体步骤。最后通过仿真实验,表明该算法具有很好的识别效果,证明了该方法的有效性和可行性。     

TMS320C6678的LPI雷达信号检测模型设计

本文围绕低截获概率雷达信号处理的特点和实时性的要求,设计了基于FPGA和DSP传统组合模式的LPI雷达信号检测处理平台。在一款基于Keystone构架的多核DSP处理板上,创新性地运用并行关联流水线体系结构和多层任务调度分配信号处理机制,构建了针对LPI雷达信号从预处理到检测结果输出的一整套信号处理模型。经过仿真实验验证,该信号处理模型适合在低信噪比条件下对LPI雷达信号进行检测,且系统资源分配合理占用逻辑资源少,具有实时检测LPI雷达信号的潜力。     

OFDM系统中同步偏差的联合估计算法

研究基于IEEE 802.11a的正交频分复用(OFDM)系统,分析同步偏差对该系统的影响,提出一种联合估计算法。利用导频序列估计频域中OFDM系统的同步偏差,包括符号定时偏差、载波频率偏差和采样时钟频率偏差。仿真结果证明,该算法的误包率较低,能较好地应用于OFDM系统。     

基于HHT的信号奇异性检测

针对信号的奇异性,采用基于希尔伯特-黄变换（HHT）的方法进行奇异性分解,即首先利用经验模态分解（EMD）对信号进行分解,再提取第一阶分量的瞬时频率;利用瞬时频率检测信号奇异点。通过对幅值突变、频率突变、脉冲突变和方向突变四种奇异信号的仿真分析,表明了该方法能够准确地检测信号奇异点。     

全相位OFDM系统频偏估计器

在正交频分复用（OFDM）系统中,载波频率偏移会导致系统性能严重下降。充分利用全相位OFDM系统的数据帧自我复制的特点,提出了时域自相关频率偏移估计算法。该算法能够在一帧数据周期内完成,收敛速度快,且不受相位偏差的影响。也提出了基于全相位FFT的频率估计算法,该算法利用全相位FFT和FFT在频域的信号相位差异以及信号群时延与频率之间的关系,准确地得到了信号频率。该算法在快衰落信道表现稳健,而且受频偏的影响非常小。     

高频RFID重叠标签载波变频读写器设计

在高频射频识别技术的实际应用中,当多张标签紧密重叠在一起时,重叠标签的谐振频率会产生偏移,造成标签无法获取足够能量,导致标签无法读写。针对该问题,从理论角度建立并分析重叠标签的电磁场耦合模型,从本质上分析无法读写的原因,提出一种新的读写器设计方案,采用载波变频的方式匹配重叠标签偏移的谐振频率,并通过实验验证其可行性。实验结果表明,在相同功率及读写距离的情况下,与标准读写器相比,该设计方案能明显提高重叠标签的读写成功率。     

宽带系统中载波频偏与采样频偏的联合估计

提出一种针对多波带正交频分复用系统中载波频偏与采样频偏的联合估计算法。为了在频偏较小时获得对噪声干扰足够的鲁棒性,用预偏转技术把频偏预旋转到一个较大的值作估计。该算法在频域处理3个连续相同的前导符,它对频率相关性I/Q失配和频率无关性I/Q失配都具有很好的鲁棒性。基于多波带正交频分复用超宽带无线传输系统的仿真结果,验证了提出的载波频偏和采样频偏联合估计算法的有效性。     

基于MSP430的车载雷达测速测距系统

为解决大雾沙尘暴等恶劣天气条件下交通事故频发以及汽车无法上高速公路的难题,提出一种基于MSP430单片机的车载雷达测速测距系统。该系统以16位超低功耗微处理器MSP430F436为核心,通过检测微波雷达传感器输出混频信号的频率和幅值,获取与前方目标车辆的相对速度和距离值并对其进行实时显示。当检测值超过阈值时该系统发出光声报警,在反应时间内警示驾驶员采取安全措施,从而避免与前方的目标车辆相撞。实验测试结果表明,该系统具有测量精度高、量程宽、功耗低等优点。     

基于区域划分的局部更新指纹定位算法

针对室内定位指纹数据库更新成本过高的问题,设计了一种通过区域划分进行局部更新指纹数据库的RFID（Radio Frequency Identification,射频识别技术）室内定位算法。该算法通过聚类算法将指纹地图分成若干个子区域,每个子区域选取一个代表点代表该子区域的指纹有效性,通过检测代表点的有效性来选择加权k近邻算法（Weighted k-Nearest Neighbor,WkNN）定位或子区域数据库的局部更新。实验结果表明,该算法在低成本的条件下极大限度地提高了定位精度和长期定位稳定性。     

超宽带系统非理想因素的联合估计算法

分析基于正交频分复用调制技术的超宽带无线通信系统中物理层受到的模拟前端非理想因素,提出一种联合估计算法。该联合估计算法能在存在频率相关性I/Q失配的情形下准确获得载波频率偏差和采样频率偏差的估计,并获得频率相关性I/Q失配和信道冲击响应的联合估计信息。系统仿真证明,该计算法能较好地适用于多载波正交频分复用超宽带系统。     

基于支持向量机的频率估计算法

针对高斯白噪声信道下通信信号的频率估计问题,提出一种基于支持向量机的频率估计算法.利用支持向量机的稳健性和泛化性将频率估计转化为小样本分类问题,使用较少的导频符号提高频率估计性能.该算法不需要接收数据的统计信息,对信号的初始相位不敏感,且不存在门限效应.仿真结果表明,该算法的频率估计性能在低信噪比下优于最大似然估计算法...     

改进CPSO-SVM在人脸识别中的应用

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整惯性权重的思想来避免粒子群算法陷入局部最优。同时,给出了应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进CPSO-SVM方法比基本粒子群方法能获得更好的识别性能。