利用帧头消除测距时标整周期滑动的方法

在弹载扩频脉冲应答式测距系统中,应答机直接利用捕获脉冲作为时标信号进行测距。此法在高信噪比时测距精度较高,但在低信噪比时,伪码同步脉冲的抖动较大,同时捕获脉冲会产生整数个伪码周期地滑动,导致测距误差较大。为了提高测距精度,提出了一种利用帧头消除脉冲应答式测距时标整周期滑动并降低时钟抖动的方法。在获得伪码捕获脉冲并检测到帧头后,应答机才启动应答信号,可有效降低低信噪比时的测距误差。     

基于相关算法的脉冲信号检测性能分析

低信噪比信号检测一直都是侦察领域关注的课题。为此,提出了基于相关算法的脉冲信号检测方法,介绍了相关算法检测原理,用统计分析方法确定了理论最佳检测门限,并对相关检测性能进行了仿真分析,在低信噪比条件下完成了信号到达时刻和脉冲宽度的估计。     

一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法

在电子侦察领域中，传统的雷达脉冲信号检测是基于包络检波的非匹配检测。为了提高在低信噪比条件下对雷达脉冲信号的检测概率和参数估计精度，文中提出了一种新的雷达脉冲信号的非匹配检测算法——极值序列分析法。该算法可在低信噪比条件下完成雷达脉冲信号的检测，然后对雷达脉冲信号的脉冲幅度、脉宽、到达时问、信噪比和载频等参数进行估计。仿真结果表明：极值序列分析法对雷达脉冲信号的检测概率高、参数测量精度高和处理速度快。     

高动态低信噪比下扩频信号捕获算法研究

分析了高动态对扩频信号捕获的影响因素,针对低信噪比、高动态的双重条件对捕获时间的严格要求,提出了一种基于二次捕获的高动态低信噪比下扩频信号快速捕获方法,能够缩短捕获时间,快速进行扩频伪码相位、载波多普勒频率以及载波多普勒频率变化率的捕获.     

基于时频分析的相位编码信号检测及识别方法研究

低信噪比条件下（0dB）对相位编码信号的检测及识别是当前脉内特征分析中的重点和难点,基于这种原因,提出了一种基于时频分析（短时傅里叶变换）方法对信号脉冲进行检测,然后,重点论述了低信噪比条件下（0dB）对相位编码信号的调制类型识别及参数估计,根据对信号时频特征的分析,建立对信号进行检测及识别的算法模型,并给出了算法的理...     

基于帧格式的调频遥测信号检测方法分析

针对航天器测控特点,低信噪比信号检测是实现航天测控系统目标快速捕获的关键技术。为了解决调频遥测信号低信噪比检测难题,介绍了采用正交矢量瞬时测频方法的调频遥测信号解调方法,分析了调频遥测信号帧格式,在此基础上提出了基于帧格式的调频遥测信号匹配滤波检测法。仿真结果表明所提方法能实现在低信噪比条件下调频遥测信号的高概率检测。     

低信噪比下离散频率编码波形脉冲信号联合积累检测算法

雷达电子侦察环境下,非合作目标发射的离散频率编码(DFC)波形信号具有低截获、抗干扰的特性,在低信噪比(SNR)条件下传统方法难以实现波形的稳健积累及准确的脉冲检测,容易造成数据漏检与情报缺失。针对以上问题,该文提出一种联合的积累检测算法,该算法通过相关积累和非相干积累的联合处理实现了低信噪比下稳健脉冲信号包络的获取,并利用双向恒虚警(CFAR)检测和脉冲沿判决准则抑制了突跳噪声对脉冲检测的影响,实现了准确而稳健的脉冲到达时间和脉冲宽度的估计。相比于常规算法,该文在不需要任何先验信息的条件下能够实现离散频率编码波形信号的准确检测,检测虚警率低且具有良好的稳健性。仿真实验验证了所提算法的有效性和稳健性。     

基于随机共振和信息几何的协作频谱感知方法

为提高频谱感知系统在低信噪比环境下对微弱信号的感知性能,提出了一种基于随机共振技术和信息几何理论的频谱感知方法。首先通过随机共振技术增强输入信号的能量,以提高感知信号的信噪比。然后,基于信息几何理论将信号矩阵的协方差矩阵对应成流形上的点,并计算流形上样本点之间的散度距离作为感知信号的特征数据。最后,采用BP神经网络对信号特征数据进行分类,有效避免了决策阈值的计算,快速实现了频谱决策。仿真实验证明,所提方法在低信噪比条件下具有更好的感知性能,有效提高了复杂环境下的频谱检测概率。     

低信噪比下突发通信的同步检测

针对低信噪比下突发通信系统的同步检测问题,提出了一种利用接收信号平均信噪比和瞬时信噪比设置动态检测门限的同步方法,实现了信号检测门限的设置与信号脉冲出现时刻噪声能量的自适应匹配,提高了低信噪比下同步检测概率。计算机仿真表明在同步序列长度为63时,信号的有效检测工作信噪比可以降低到-5 dB。该方法适合于低信噪比下运动平台间的突发通信系统。     

基于延时相乘及其改进方法的JTIDS信号检测

以信道化接收机为基础,分析了能够对JTIDS信号实现有效检测的方法,针对JTIDS能够在低信噪比下传输信息和信号脉冲周期较短的特点,重点研究了延时相乘检测法的检测效果,并通过对延时相乘后的数据进行分段相关处理,提高了该方法在低信噪比下的检测效果。     

一种负信噪比下超宽带信号检测的新方法

提出了利用分段相关平均法进行极低信噪比下窄脉冲检测的新方法,并讨论了该方法的理论极限性能和算法增益原理。理论分析和仿真表明本算法能检测SNR为-12dB的超宽带信号。为了获得更低的检测SNR,又采用小波变换对信号进行消噪,接着再进行分段相关平均的方法,使可检测SNR达到-17dB。     

非线性阈值自调整小波图像去噪方法研究

为解决小波变换阙值去噪方法中阙值的合理选取，提出一种基于非线性阙值自调整小波变换的图像去噪方法。在传统小波阈值去噪方法的基础上，结合神经网络的非线性双曲线正切函数和BP训练方法，首先对含噪图像进行二进小波分解，然后对分解系数进行小波重建，并将重建系数在BP神经网络中采用最速梯度下降法进行优化处理，得到最优阈值，最后对阈值处理的重建系数进行叠加，得到原始图像信号的估计值，即去噪后的图像信号。仿真实验表明，该方法具有较好的重建图像视觉效果，信噪比（SNR）和峰值信噪比（PSNR）均比传统小波阈值方法提高了1～2dB。     

基于遗传算法的UWB信号非相干捕获方法

 本文针对动态信噪比环境超宽带（UWB, Ultra WideBand）信号的非相干捕获,提出了一种基于遗传算法的信号捕获方案.以遗传算法结合在线估计接收信噪比,搜索积分窗口长度与定时位置的参数组合,实现系统要求的比特错误概率.该方法解决了传统捕获方案在未知信噪比条件下积分长度无法择优选取以及捕获门限难于设定的问题.仿真结果表明,基于遗传算法的二维参数捕获方法与传统Look and Jump by K steps算法相比有效的提高了未知信噪比条件下的系统捕获性能,拓展了UWB非相干系统的应用范围.     

超宽带时域近距离高分辨ISAR成像

近距离目标超高分辨率微波成像技术在安全检测、非破坏性控制、生物医学等领域中有着非常重要的应用价值和广阔的应用前景。该文利用基于窄脉冲形式的超宽带时域雷达系统研究近距离目标的高分辨率ISAR成像,给出了仿真和实测结果。利用转台旋转目标,基于超宽带脉冲源和超宽带收发天线以及高性能取样示波器,配以同步触发脉冲和自行研发的数据采集软件,搭建了该时域雷达实验系统,提出了准确获取目标回波信息的实验条件,和实现回波延时精确校正的误差补偿方法。并针对采样时间窗内的杂波干扰,讨论了时域后向投影算法(Back Projection,BP)与背景对消技术相结合的成像算法,实现了分辨率为8 mm的近距离目标的成像,准确地反映了目标的位置、形状和大小等信息。     

直升机声信号的检测和识别

详细介绍了一种基于小波包和神经网络的新算法，用于对直升机声音信号检测并且识别机型。具体方法是对采集到的声音样本利用小波包分析提取特征向量，把这些特征向量输入反向误差传播（Back Propagation，BP）神经网络训练，用训练好的检测神经网络进行直升机的检测。检测完毕，证实是直升飞机声信号后，再通过识别神经网络区分不同型号直升机。实验表明，此方法能利用小波包时频局部聚焦分析能力和BP神经网络的自适应能力，较好地对不同型号的直升机声信号进行有效地检测和识别。因此。基于小波包和神经网络的直升机检测和识别算法不仅可靠而且是可行的。     

基于能量检测的UWB数据包联合捕获方法

针对非相干UWB系统的数据包捕获问题,提出了一种联合信号捕获、误码率性能优化与包同步字检测的捕获方案.在信号捕获后发送导频序列实时估计信噪比,并搜索积分窗口长度,以获得最低误码率.给出了数据包捕获模型的合适性能指标,分别采用串行搜索与跳K步搜索策略,结合7位与13位巴克码为包同步字进行数据包捕获,仿真结果表明,三者联合的方案能够在保持一定包捕获性能的同时获得较好的误码率性能.     

通信信号调制识别方法研究

将小波特征提取和BP神经网络理论相结合,设计一种新的调制识别方法。针对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行了有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的识别。收敛速度慢是传统BP算法存在的主要问题,为此提出Levenberg-Marquart算法对其进行改进。实验结果表明,收敛速度及识别正确率得到明显改善。     

基于BP神经网络的地震动信号识别

通过数据采集得到三种不同类型车辆的地震动信号,采用小波消噪和特征提取,得到样本数据对神经网络进行训练,训练完成的神经网络就能实现车辆类型的识别。试验结果表明,BP神经网络对车辆目标具有较高的识别率,证明对地震动信号的特征提取方法是正确的,人工神经网络是有效的目标识别方法。     

A Framework for the Analysis of UWB Receivers in Sparse Multipath Channels with Intra?Pulse Interference via Pad′e Expansion

In this letter, we propose a framework for analyzing the performance of ultra wide band (UWB) receiver architectures in sparse multipath channels with overlapped multipath components (MPCs). The proposed methodology is based on approximating the moment generating function (MGF) of the received signal-to-noise ratio (SNR) via Pade expansion. The method can be applied to any fading scenarios and to any UWB receiver architectures, provided that the MGF of the SNR can be characterized in terms of a convergent Pade expansion. By comparing the results obtained from the analysis with those obtained from simulations in selected reference scenarios, it can be observed that the proposed approximation is very accurate.     

一种UWB信号快速捕获算法的研究

超宽带通信系统采用极窄脉冲作为信息传递的载体,由此带来精细的时间分辨率和极低的功率谱密度,因而使得UWB信号的捕获是UWB系统设计所面临的一项重大挑战。论文提出的一种基于比特翻转和减小搜索空间的算法,在不增加系统复杂度的情况下,可以比较明显地提高捕获速度。