探地雷达深层探测正演模型仿真与分析

深层的探测是一个比较复杂的问题.较为理想的情况现下:入射波在进入深层反射面之前要经过多层介质面的反射,及各层介质中衰减,这直接影响入射信号能否到达深层反射面而产生回波.对于深层测量的建模却受限于计算区域尺寸的限制,本文就针对千米尺寸的计算区域,采用一维fdtd仿真计算电磁波在底下的传播特性,对雷达脉冲在千米以下深度进行波形仿真,跟踪分析,类比了两种脉冲的仿真效果,并分析了使用辅助有限差分法引入的振荡效应.     

基于小波包分析的探地雷达信号处理

本文基于小波包分析，根据最小熵准则形成最佳分解树，利用非线性滤波方法对冲击脉冲探地雷达回波信号进行处理，对实测数据的分析表明，该方法具有较好的时频分辨率，且可抑制杂波，有助干目标的准确定位，在对浅层埋地目标的检测中有较好的应用前景。     

探地雷达信号的脉冲压缩

基于探地雷达信号和图象的特点，提出了两种有效脉冲压缩算法。第一种方法经过学习，得出最佳权系数，从而对任意反射信号进行压缩。第二种方法无需已知发射波形，具有较好的实际效果。     

相控阵探地雷达信号处理软件系统的设计

相控阵探地雷达信号处理软件系统使用多种算法对雷达信号进行处理和分析,并以图形界面显示最终结果.整个软件功能复杂,需要群体合作开发才能完成.为了协调各个开发人员之间的工作,采用了面向对象的设计方法,即提出了将信号处理问题抽象成一个滤波器类并在其派生类中实现具体的各种信号处理算法,建立一个数据池专门用于数据存储以及数据通信等概念,使得本软件便于群体协作开发,且具有较好的可扩展性、可维护性和可移植性.     

探地雷达回波信号预处理方法浅析

探地雷达是近年来被广泛应用于各个工程领域的高精度无损探测技术.本文主要介绍了探地雷达回波信号预处理的方法,这些方法可有效地消除回波噪声并校正反射时差,使回波剖面清晰、直观地呈现出被测物体.     

探地雷达回波信号预处理方法的研究与应用

探地雷达以宽频带记录回波信号,在记录各种有效信号的同时,不可避免地记录下各种干扰噪声,能否有效去除干扰噪声将直接影响到探地雷达对地下目标体的识别能力。探地雷达回波信号属于非平稳信号,FFT只适用于平稳信号的滤波、而小波变换对非平稳信号却能取得良好的滤波效果。为此,文中提出了采用小波阈值萎缩进行数据预处理的方法,以去除雷达回波噪声,并给出了基于DSP的电路和软件实现方法。     

基于MUSIC谱估计的探地雷达回波处理方法

为了克服现有信号处理算法对探地雷达噪声及杂波滤除的不足,提出了一种基于MUSIC谱估计时域与频域联合滤波方法。利用常用的去直流波和均值滤波抑制方法进行雷达信号预处理,在此基础上,引入谱分析中信号子空间与噪声子空间的概念,将MUSIC算法与最小二乘法相结合来进行探地雷达杂波及噪声处理。仿真及实验结果表明,提出的回波处理方法可以有效地抑制雷达信号中的噪声和杂波,能提高测量数据的精度,具有较高的实用性和可用性。     

基于经验模态分解的探地雷达信号去噪处理

探地雷达作为一种先进的地球物理探测方法,具有探测效率高、操作简单、采样迅速、无损伤探测、探测分辨率高等优点。探地雷达的信号的去噪问题已成为一个公认的技术难题。本文用经验模态分解的方法对探地雷达信号进行信号去噪处理,并取得了良好的效果。     

探地雷达目标回波信号双曲线提取算法研究

探地雷达对于电力接地网检测来说,是一种新型的检测方式,根据探地雷达在检测接地网过程中返回的图像提取目标信息实现对电力接地网的检测,对于检测地下导体的完整性方面有着较强的适用性和非凡意义。传统双曲线提取算法通常采用LOG算子完成边缘检测,借助雷达有效口径及扫描点间距完成对雷达双曲线顶点的寻找。在前人工作的基础上提出了采用Canny算子进行边缘检测,再进行双曲线提取的雷达直达波滤除以及目标识别算法,并与相关算法进行对比实验,得到比较完整的雷达目标反射图像,验证了算法的可行性。与传统雷达目标双曲线提取方式相比,该算法避免了雷达有效口径及扫描点间距的引入,提升了目标双曲线的完整性,精确性。     

三角形角反射器的时域有限差分法分析

为研究三角形角反射器对雷达波的电磁散射特性，采用时域有限差分法（FDTD）算法对三角形角反射器的RCS值进行计算，得出三角形角反射器在不同频率，不同入射角度，不同形状下的全向RCS值和相应的3D波瓣图，对角反射器的应用提供一定的数值依据。     

偏移技术在探地雷达数据处理中的应用

探地雷达是近年来快速发展的高精度无损探测技术,被广泛应用于各个工程领域.但往往由于地下介质分布复杂使得回波剖面包含有大量的绕射波及各种干扰波,严重影响被测物的识别甚至掩盖了被测物体.本文主要介绍了探地雷达回波信号处理中的几何偏移和绕射叠加偏移,可用来有效地消除噪声及绕射干扰,使回波剖面清晰、直观的呈现出被测物体.     

基于接收信号强度指示的蓝牙信号源定位

利用接收信号强度指示(RSSI--Received Signal Strength Indicator)定位因为其借助的设备较少,实现方法简单而被广泛应用;在简述利用接收信号强度指示(RSSI)定位原理的基础上,以生活实际中经常用到的蓝牙为例研究两个蓝牙设备之间的距离与接收信号强度指示之间的关系;并在三种具体环境中建立了相应的关系曲线图,虽然并没有给出具体的解析表达式,但仍然能在一定程度上反应设备间距离与RSSI的关系,并为进一步的研究打下了坚实的基础;得出了在空旷环境比室内以及楼道环境下信号传播效果要好,而且三种环境下信号强度都随着距离的增加而减小,在有障碍物的情况下比没有障碍物衰减更大。     

基于比较信号接收强度的传感器定位算法研究

定位技术是传感器网络的重要技术,分析了几种Rangefree定位算法的特点,提出基于比较信号接收强度的传感器定位算法（LBRSSI）。其基本思想是通过比较接收到的信号强度大小来产生圆环,最后通过圆环的交集来确定节点的位置,并加入了角度阈值条件以适应无线信号的不规则性。研究了系统参数对于算法定位精度所造成的不同影响,结果发现无线信号损耗越不规则,算法定位精度越小,同时增加锚节点个数有利于提高算法的定位精度,而增加锚节点的传播距离也可以有限度地提高算法定位精度。     

RSSI在RFID读写器中的应用

基于接收信号强度指示(RSSI)测距的定位方法容易实现、开销少,适合在射频识别(RFID)系统中使用。由此提出一种RSSI在UHF频段下RFID读写器中的实现方式。使用合适的测量方法,通过对无线电传播路径损耗模型及大量实测数据的分析,证明得到的标签RSSI可以用于对无源标签的实时距离定位。     

基于RSS场景指纹的ZigBee无线传感器网的定位方法

分析Z igBee无线传感器网络的基于信号强度测距法（RSSI）及场景指纹法,提出RSS场景指纹定位方法,该方法融合了上述两种定位方法的特点,即采用RSS＂场景特征信息＂作为定位场景＂指纹信息＂,以此建立＂指纹信息＂数据库,最后用最近邻居匹配算法实现定位。通过应用表明,RSS场景指纹定位方法具有定位精度高、自适应性及容错性强,且满足低成本、低功耗及易于实现的特点。     

空气中高速运动声源激发的浅海水下信号仿真

对空气中快速运动声源激发的水下声信号建模和仿真，对于水下探测空气中运动声源有非常重要的意义。针对空气中快速运动声源激发的水下声信号仿真问题，该文从波动理论出发，给出一种快速仿真方法。该方法通过修改常用的快速场声传播模型。可对声源运动轨迹通过接收器正上方时的水下接收信号进行仿真，该方法具有实现简单、计算速度快的优点。用该方法对空气中快速运动声源激发的水下声信号进行了仿真计算。结果表明：空气中高速运动声源激发的浅海水下声信号有快速的幅度起伏，大的频移，且信号频谱出现多峰特性。     

自动闭塞移频信号解调的PLL仿真实现

自动闭塞移频信号实质上是一种以确定的脉冲信号为调制信号，且相位连续的频移键控信号，因此可用锁相环路（PLL）实现解调。用PLL实现解调具有性能好、成本低、便于集成等优点。本文介绍了用PLL结合单片机实现自动闭塞移频信号解调的原理和方法，并给出了实验仿真波形。     

基于RSSI实时精确定位系统设计与实现

为实现室内实时高精确定位,设计了基于RSSI的实时精确定位系统.首先基于RSSI测距原理,建立强度与距离数学模型把强度转化为距离,然后采用改进加权质心算法来进行定位,并把定位误差作为目标函数,最后运用简化粒子群优化算法对目标函数进行全局最优值搜索,采用C/S网络架构和多线程技术实现了实时同步获取RSSI值,采用GUI设计了定位系统界面,实现了定位结果实时动态显示.测试结果表明:系统实现了室内实时高精确定位.     

Analysis of a finite-capacity M/G/1 queue with a resume level

In order to model the buffer pool behavior in a data communication component, an M/G/1/K queue where input is shut down when the queue size (number of messages) attains K until it decreases to a specified level is analyzed. By use of semi-Markov process approach, the queue length distribution at an arbitrary time is found, and the resultant performance measures (utilization, loss probability, and mean response time) are computed.