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41.
一种高性能的新型组合窗加权方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
贺知明  向敬成 《信号处理》2004,20(2):197-200
已有研究多采用经典窗加权和频谱修正进行旁瓣抑制处理。本文主要针对LFM信号,提出了一种对不同窗函数进行组合优化,以综合考虑脉压主副比、主瓣展宽及信噪比损失等多项技术指标的新型组合窗加权方法,并在不同信号带宽、时宽及采样率条件下,进行了较为系统的仿真研究,其结果可有效应用于不同雷达系统,完全能够满足实际应用的要求。  相似文献   
42.
本文研究了应用高分辨阵列处理算法实现雷达距离超分辨问题。利用我们提出的针对线性/非线性调频(LF /NLFM)信号的降噪算法,提高了回波信号的有效信噪比(SNR)。通过将MODE算法拓展到色噪声环境中,基于频域处理解决了不同目标速度接近时造成的目标回波强相关甚至相干给超分辨处理带来的困难。计算机模拟表明,本文方法可在低SNR下实现多目标的距离超分辨估计,并克服了现有方法在SNR门限、回波相干性、计算量等方面的限制。  相似文献   
43.
本文研究较小时带积的非线性调频信号以 Nyquist速率采样在时域进行压缩处理的数字 FIR滤波器设计问题。重新定义目标函数和约束条件,利用迭代加权最小二乘技术,得出了又一种设计算法。模拟和实验表明,设计处理结果在多普勒频移 f_d=0时,控制 4dB主瓣展宽并使失配信噪比损失有限条件下,峰值旁瓣电平抑制较匹配处理提高了6~10dB。  相似文献   
44.
针对大时带积(TB)线性/非线性调频(LFM/NLFM)脉压信号,本文研究了低信噪比(SNR)下获得雷达距离维超分辨性能的技术和方法。首先提出了一种有效的信号增强算法,并通过脉间跳频的设计获得了不同目标回波非相关性,进而提出了一系列进一步降低超分辨处理的SNR门限的有效方法。计算机模拟表明:同样条件下本文方法较直接频域处理使超分辨估计所需的SNR门限改善了10dB以上,较好地解决了低SNR环境下雷达距离域的多目标超分辨问题。  相似文献   
45.
实现了处理宽频带信号的自适应增量调制(ADM)及解调系统,并对该系统进行了一系列研究,实验结果与理论分析基本一致,系统在10Hz~10kHz工作带宽范围内具有良好的响应能力,其采样率、步长数和记忆比特均可变,适合不同条件下的应用要求。本研究在音乐信号处理实验上获得了满意的结果,对于语音、地震等信号的处理亦具有广泛的应用前景。  相似文献   
46.
简述了核电调速器HDBT410行星架铸件的结构与技术要求,对原工艺生产铸件产生缩孔、缩松缺陷的原因进行了分析;根据分析,改进和优化了铸造工艺,主要措施有:采用顶注式浇注系统分层浇注方式,使温度分布更为合理;采用压边热冒口,使冒口系统能有效发挥补缩作用;在集渣包下设置过滤网,对铁液进行过滤和净化;控制浇注时间在68s以内等,使缩孔、缩松及夹渣缺陷得以解决.  相似文献   
47.
在线性调频(LFM)信号数字脉压中,采用不同的数字脉压处理方法对脉压结果会有不同的影响。本文经理论分析和仿真验证,比较了数字脉压匹配滤波和去斜率两种方法的脉压性能。在这两种方法中,采样率、目标回波信号时延和目标多普勒频率的变化对数字脉压结果都有一定的影响,并且目标回波信号时延和目标多普勒频率之间有一定的对应关系。仿真试验结果为在工程应用中选择合适的数字脉压处理方法提供了依据。  相似文献   
48.
低截获概率雷达波形设计的一种方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文基于低截获概率雷达(LPI—R)对波形的要求,提出了一种用于低截获概率雷达的二相编码脉冲压缩波形的设计方法,该方法是基于以相参积累特性作为码组的最终优化准则。应用该方法对130位左右的码形进行了优化,指出127是个较为理想的码长,在其它指标颇佳的条件下,当目标多卜勒频移f_α=0时,8个码子相参积累后的主副比为34,12(DB),16个(?)子相参积累后的主副比为37、22(DB),基本达到了实用要求,结果较为满意。  相似文献   
49.
本文首次提出了三态自适应增量调制编码方法。通过对图象信号进行编码和滤波的模拟研究,证明了这种三态ADM编码的动态范围比二态ADM编码增大6—10dB,信噪比改善约为1.5—3.5dB,并保持了可实现无乘法滤波的特点。  相似文献   
50.
对称三角线性调频连续波信号模糊函数分析   总被引:12,自引:0,他引:12  
本文从对称三角线性调频连续波雷达体制的特点出发,导出了对称三角线性调频连续波信号模糊函数,分析了它的特点;阐明了它与单斜率线性调频连续波信号和脉冲LFM信号模糊函数的区别;从模糊函数的角度分析说明了采用对称三角线性调频连续波信号相对于单斜率线性调频连续波信号可以大大提高目标的分辨力,并能消除多目标环境中运动目标的距离速度耦合现象.  相似文献   
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