Matlab在数字信号处理实验教学中的应用研究

Matlab语言在数字信号问题的研究和处理上具有功能强大、容易实现的优点，非常适用于数字信号处理课程的实验教学中。以DFT和FFT算法的实现为例说明了基于Maflab实验教学的完整设计方案，体现了Matlab在实验教学中的优势。根据实际经验．给出了在利用Matlab进行实验教学中需要注意的问题。     

开窗压制干扰下的目标跟踪方法

针对开窗干扰隐蔽性强,目标检测概率低的特点,文中提出了利用接收机检测门限判断干扰的方法以及基于TOMHT的目标跟踪方法,同时研究了不同雷达探测区域内目标的航迹管理。仿真表明,此方法具有较强的适应性,实现了开窗干扰下的目标跟踪,对开窗干扰下目标跟踪具有一定的理论参考意义和实际应用价值。     

RGPO干扰条件下一种改进的机动目标跟踪方法

针对RGPO干扰下目标跟踪的特点和现有方法的不足,文中提出了一种RGPO干扰下机动目标的跟踪方法.首先采用三门限检验对RGPO干扰进行鉴别的方法,其次利用最近距离准则进行数据关联.仿真结果表明:利用三门限检验有效的降低了干扰的错误鉴别概率,而采用最近距离准则又能够有效消除RGPO和杂波的影响,跟踪精度比现有的方法有了较明显的提高.因此本方法对RGPO干扰下的机动目标跟踪具有一定的实际应用价值.     

速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒雷达目标跟踪算法

针对在速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒(PD)雷达无法精确跟踪目标的问题,该文提出基于双模型(DM)和幅度信息(AI)的目标跟踪算法。分别建立基于位置、幅度量测的跟踪模型和基于位置、速度、幅度量测的跟踪模型。两个模型均使用基于幅度信息的概率数据互联(AI-PDA)尽可能地降低杂波的影响,然后使用常规方法进行滤波估计。若没有速度拖引干扰,则两个模型估计具有位置和速度上的相关性;若存在干扰,由于速度量测是虚假的,则两个模型估计不具有相关性。据此,进行卡方检验(chi-square test),分析影响检验结果的因素,进而确定最终的估计结果。仿真验证了该算法的有效性。     

基于LabVIEW的DSO存储波形处理与分析

为了对DSO存储波形进行进一步的分析和处理,利用LabVIEW在工程应用和信号处理上的优势,编写了具有DSO存储波形显示、频谱分析、滤波处理、单频信息分析的多功能软件.结合实例对滤波处理和提取单频信息方法的处理结果进行了对比分析,根据两种方法的原理和优缺点,指出了各自的应用条件,可为工程中DSO存储波形的分析和处理提供指导.     

基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法

为了解决组网雷达存在系统偏差情况下的航迹关联问题,提出了基于拓扑序列法的灰色航迹关联方法。首先,采用灰色理论生成当前时刻目标拓扑序列的灰色关联矩阵,并建立航迹间的相关度量;然后,运用全局最优化方法对相关度量矩阵进行最优化分配获得航迹关联对。该算法采用全局最优化方法避免了门限选择不当对正确关联概率带来的影响,有效地利用了航迹的空间分布信息和状态信息。仿真结果表明,该算法可以有效地实现系统偏差情况下的航迹关联。     

基于OBE理念的《Python程序设计语言》课程混合式教学方法探索

《Python程序设计语言》作为大数据分析与处理应用中最热门的语言工具,已经受到越来越多高校的青睐,主要培养学生运用计算机程序设计解决实际问题的能力。以广东东软学院信息管理与信息系统专业的教学现状入手,基于学习产出的教育理念,以产出为导向,分析目前该课程在教学设计和方法上存在的问题,探索该课程混合式教学方法,为提高《Python程序设计语言》教学质量及信管专业的发展提供参考。     

基于LabVIEW的雷达发射机仿真软件设计

雷达发射机是发射大功率高频电磁波的设备。对其进行测量往往需要高端昂贵的测量仪器,并且如果防护不当,微波辐射会对人体造成伤害。因此,在进行雷达发射机培训、演示过程中,常常是停留在关机状态下进行发射机组成的介绍,而对其各部分的信号往往得不到充分的展示和观察,使受训对象很难形成直观的感性认识,不易把握雷达发射机的工作原理。为了解决这个问题,本文基于LabVIEW软件开发了雷达发射机的仿真软件,采用模块化的设计,数字信号处理的方法实现方式,实时显示雷达发射机各部分的信号波形和频谱。模块划分清晰、功能实现原理明确、便于受训对象理解掌握,雷达发射机的重要知识点均得到充分体现。     

基于XML的军械保障装备电子数据交换格式

针对目前各类军械保障装备采集到的电子数据格式标准不统一的情况,对现有电子数据的类型、内容、格式进行了分析和研究,确定满足各种军械保障装备要求的数据格式的主要元素和框架体系,采用目前国际上最通用的可扩展标识语言XML作为电子数据交换格式的语言,编写《军械保障装备电子数据交换格式规范》,开发典型军械保障装备的电子数据交换格式转换软件,实现数字化信息的采集效率的提高和解决数据存储、管理、使用的自动化、标准化、规范化问题。     

基于OOSM-PF的微弱目标检测前跟踪

由于量测数据预处理以及通信延迟等因素的影响,集中式融合跟踪系统面临着无序量测的问题.针对低信噪比和无序量测情况下的微弱目标检测与跟踪,提出了一种基于无序量测和粒子滤波的检测前跟踪方法,然后将该方法的性能与顺序量测滤波方法以及丢弃无序量测方法的性能进行分析对比.仿真结果表明,该算法可以有效处理无序量测问题,实现对微弱目标的有效检测和跟踪,其目标跟踪精度接近顺序量测滤波的跟踪精度.