基于参考数据选取的改进RLP算法

为解决探地雷达中强烈的地表反射回波问题,针对一种最新的稳健自适应地杂波抑制算法,用数字信号处理方法,从数据选取角度给予改进。实验结果表明新算法可以更好地抑制地杂波。     

一种对强目标信号污染稳健的自适应通道盲均衡方法

针对强目标信号污染严重影响传统阵列流形校正算法通道均衡性能问题,提出了一种基于雷达回波数据模归一化矢量的自适应通道盲均衡算法．该方法首先构造与回波数据矢量对应的模归一化矢量,然后对其协方差矩阵进行特征分解,最后将回波数据矢量的各分量除以最大特征值对应的特征向量的相应分量实现通道均衡．理论分析和实测数据处理结果验证了该方法的稳健性．     

一种改进的天波雷达短时舰船目标检测方案

针对天波雷达在短相干积累时间(SCIT)下多普勒分辨率低,舰船目标检测能力下降的问题,提出一种AR模型与峰值信杂比-特征值分解(PSCR-EVD)相结合的方案,即SCIT-AR-PSCR-EVD舰船目标检测方案.该方案首先采用低阶AR模型对SCIT回波进行预处理,使慢时间采样序列长度延长一倍,从而提高多普勒分辨率;然后将相邻通道回波按照距离方向重组,采用PSCR-EVD算法自适应抑制海杂波.理论分析与试验数据验证结果表明,该方案有效提高了SCIT回波的多普勒分辨率,可实现短时低可探测舰船目标检测.     

基于GPU的雷达成像实时仿真技术研究

针对当前基于数字地形的雷达成像仿真实时性差的问题,依据雷达成像仿真原理,分析了雷达成像仿真的并行性,提出了基于CUDA的雷达成像仿真算法流程,进行了基于GPU的雷达RBM成像并行处理实验.通过不同线程调度方式的并行加速效果和不同数据规模的并行加速效果分析,验证了该算法的有效性.     

用雷达目标模型散射场研究雷达成象

本文通过计算雷达目标模型的后向散射场来获得雷达回波数据,并用这组数据进行雷达转台成象研究.成象结果表明,作为一种仿真手段,通过计算后向散射场来模拟雷达回波,在逆综合孔径雷达(ISAR)研究中是行之有效的.     

基于高分辨距离像子带融合的目标识别新算法

针对雷达高分辨距离像(HRRP)目标识别问题,提出一种最大相关系数投票准则子带融合识别算法。对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。理论分析表明新算法计算复杂度低,可实际应用于雷达自动目标识别。实验仿真显示,新方法不仅能够利用回波信息提高识别率,还具有拒判功能,可提高目标识别的准确度。     

机载前向阵雷达近程杂波频移补偿

基于机载前向阵雷达在近距离地面目标检测时,杂波在距离上将呈现严重的非平稳性,提出了一种向量相似度准则,从杂波样本数据中计算补偿量的多普勒频移补偿方法。利用该方法对不同距离的杂波数据进行相应的频移变换预处理后,能有效改善近程地杂波的非平稳性。该算法在脉冲域和多普勒域中等效,适合并行运算,具有实现简单的优点。仿真结果表明经此方法预处理后的空时自适应滤波,能显著提高系统的性能改善因子。     

基于DFT的雷达回波数据压缩非线性算法

为了更加有效地减少雷达数据的传输带宽和节省数据的存储空间,根据雷达回波信号的特点,研究了基于频域的数据压缩算法．针对雷达回波变换域数据的特点,应用贪婪算法思想,提出了一种新的基于DFT的非线性压缩算法．仿真结果表明,把该方法应用到雷达信号数据压缩中,在保真度方面要优于传统线性的DFT压缩算法．     

一种实现雷达回波图像的压缩方法

为进一步提高雷达回波的传输效率,节省资源空间,需要找到一种更有效的回波压、缩算法。 本文针对雷达回波信号的特点,采用小波滤波器对雷达回波进行变换,对变换后的数据进行改进的零树编 码,来实现雷达回波的高质量压缩,达到较高的压缩比。     

一种自适应补偿天波雷达系统中电离层运动的方法

在天波雷达中电离层的运动会带来回波信号在频率的调制,从而造成雷达海杂波的展宽;在对回波做相关积累前,对调制的补偿是非常重要的。该文给出了一种新的基于修正的自适应短时傅立叶变换的补偿方法,通过对没有电离层扰动的高频表面波雷达数据人为地添加行进电离层扰动(TID)得到实验数据。测试结果表明,该方法能有效地补偿快速的TID污染,并且对不同电离层频率调制具有良好的自适应性。     

基于小波分解的雷达记录仪数据压缩算法

在对雷达记录仪采集的视频数据分析的基础上，提出了一种改进的基于零树编码的小波分解雷达图像压缩算法．该算法是对雷达视频数据进行二维多分辨率分解，通过量化零树编码后对数据进行进一步处理形成压缩码流．实验仿真和某型雷达记录仪测试结果表明，该算法具有较好的压缩比率及较高的信号恢复质量．     

Distributed Radar Target Tracking with Low Communication Cost

In distributed radar, most of existing radar networks operate in the tracking fusion mode which combines radar target tracks for a higher positioning accuracy. However, as the filtering covariance matrix indicating positioning accuracy often occupies many bits, the communication cost from local sensors to the fusion is not always sufficiently low for some wireless communication channels. This paper studies how to compress data for distributed tracking fusion algorithms. Based on the K-singular value decomposition (K-SVD) algorithm, a sparse coding algorithm is presented to sparsely represent the filtering covariance matrix. Then the least square quantization (LSQ) algorithm is used to quantize the data according to the statistical characteristics of the sparse coefficients. Quantized results are then coded with an arithmetic coding method which can further compress data. Numerical results indicate that this tracking data compression algorithm drops the communication bandwidth to 4% at the cost of a 16% root mean squared error (RMSE) loss.     

基于GPU加速的雷暴追踪外推方法研究

基于气象雷达的雷暴识别与追踪是临近预报中重要的方法之一. 为解决传统算法实时性差的问题,运用OpenCL构建异构计算模型对算法进行并行化改进. 通过对算法分支结构优化、OpenCL设备内存优化,以及针对VLIW的优化,分步阐述算法优化的过程和原理. 这些方法不仅使得基于光流的计算速度大幅提升,还可为其他基于OpenCL异构计算的优化提供参考. 以AMD两代不同架构的GPU和Intel XEON CPU作为测试平台测试,结果表明,改进后的算法程序在硬件同等功耗的情况下,计算速度提高了10至18倍.     

人工影响天气自动预警关键问题

通过对多普勒雷达PUP资料(回波顶高ET、回波反射率因子R19、液态水含量VIL)实时分析,编程实现了ArcGIS中Identify工具,完成雷达栅格图层(Raster)数组值索引.提出预警半径r、预警区域附角θ的概念,给出监测点抽样算法、方位角算法、(θ,α)点元筛选算法,并运用C#对各算法进行了实现.在Visual Studio2008开发环境下,实现了基于.NET的自动预警系统原型,可实时生成各作业点作业参数,为人工影响天气作业智能化提供必要理论及技术支撑.     

快速神经网络无损压缩方法研究

传统的人工神经网络数据编码算法需要离线训练且编码速度慢,因此通常多用于专用有损编码领域如声音、图像编码等,在无损数据编码领域应用较少。针对这种现状,该文详细地研究了最大熵统计模型和神经网络算法各自的特点,提出了一种基于最大熵原理的神经网络概率预测模型并结合自适应算术编码来进行数据压缩,具有精简的网络结构的自适应在线学习算法。试验表明,该算法在压缩率上可以优于目前流行的压缩算法Limpel-Zip (zip,gzip),并且在运行时间和所需空间性能上同PPM和Burrows Wheeler算法相比也是颇具竞争力的。该算法实现为多输入和单输出的两层神经网络,用已编码比特的学习结果作为待编码比特的工作参数,符合数据上下文相关约束的特点,提高了预测精度,并节约了编码时间。     

Optimizing the parallel adaptive indexing algorithm on multi-core CPUs

An improved parallel adaptive indexing algorithm on multi-core CPUs is proposed to solve the problems that the parallel adaptive indexing algorithms cannot take full advantage of the CMP's parallel execution resource, and properly process the sequential query pattern. Based on the optimization of the Refined Partition Merge algorithm, our improved parallel adaptive indexing algorithm combines the Parallel Database Cracking method with the Refined Partition Merge algorithm. In our algorithm, when fewer data chunks are in the index, we use the optimized Refined Partition Merge algorithm so as to reduce the probability of conflict between threads, decrease the waiting time, and increase the utilization of the threads, and when more data chunks are in the index, we use the Parallel Database Cracking method so as to take full advantage of the CMP's parallel execution resources. Besides, we propose an optimization for the robustness, which makes our algorithm suitable for two common query patterns. Experiments show that our method can reduce the query time by 25.7％～33.2％, and suit with common query patterns.     

相控阵雷达自适应调度策略研究——Ada语言软件系统设计

简单介绍了相控矩阵雷达工作过程,雷达自适应调度策略和美国NPS模型,着重探讨了雷达调度问题所应考虑的主要因素、所需解决的问题和采取的相应对策,并给出了用Ada语言实现的雷达调度自适应算法流程图     

基于查找表的自适应Huffman编码算法

Huffman压缩编码作为一种高效而简单的可变长编码而被广泛应用于信源编码。但现有的Huffman编码算法普遍存在着效率不高的问题,因此,提出一种自适应查找表Huffman编码算法。该算法对数据进行编码的依据是动态变化的表,对于首次出现的字符使用"KEY"的码字进行编码,将"KEY"下移,等待下一个首次出现的字符。与其他算法相比,改进算法Huffman编码的效率得以提高。     

Joint resource allocation for MIMO OFDM video transmission systemswith unequal error protection

To improve the performance of MIMO-OFDM video transmission systems on the limitation of wireless bandwidth and transmitting power,we propose an adaptive joint resource allocation algorithm with unequal...