基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

一种基于MATLAB快速开发跨平台算法软件的方法

利用MATLAB进行算法的研究、仿真和实现,已经成为科研工作者的重要手段之一。在MATLAB上开发算法便捷、高效,但无法直接应用在其他平台,此时需要软件人员编码转换进行二次开发。如果某个算法同时应用在Windows和Linux这两个系统中,软件人员需要开发两个不同的软件,它们功能相同只是代码不同。这不仅增加了软件开发的工作量,同时也不利于后期维护。针对上述问题,提出了一种基于MATLAB快速开发跨平台算法软件的方法。首先,利用MATLAB开发算法的便捷性进行算法的调试与验证,简化接口函数;其次,使用MATLAB Coder生成独立于MATLAB的C/C++代码;然后,将生成的代码在不同平台下进行封装,生成该目标平台的动态链接库;最后,不同平台通过调用该平台下的动态链接库,实现了同一算法的跨平台软件开发。所提出的算法软件跨平台开发方法,已成功应用于多个实际项目。通过本方法,不仅缩短了软件的开发周期,提高了软件编程效率,减少了软件开发中的人为错误,同时方便了软件的后期维护。