宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术

针对在无源探测大带宽信号的过程中会产生跨信道失真问题，提出了一种跨信道可重构的信道化方法。首先经过均匀滤波器组粗滤波，再引入检测时间自适应的双门限能量检测机制，对粗滤波信号进行跨信道判决，之后对各个跨信道信号分别进行可重构信道化设计，从而恢复出原始信号。与传统的数字信道化方法相比，该算法能够更新能量检测门限对跨信道信号进行实时判决，对跨信道信号的重构准确率高于98.3%，实现了对跨子信道带宽信号的近似无失真重构。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

一种“北斗”B1C信号无模糊捕获算法

针对“北斗”B1C信号同步过程中存在的捕获模糊性问题，根据“北斗”B1C信号的信号特点，基于伪相关函数方法，设计了一种适用于“北斗”B1C信号的无模糊捕获算法。该算法采用数据分量和导频分量非相干组合的捕获策略，实现了B1C信号数据分量和导频分量的无模糊捕获，提高了捕获灵敏度。利用导航终端接收的卫星信号数据，对所提捕获算法进行了仿真验证，并分析了其无模糊捕获性能和捕获灵敏度。仿真结果表明，所提算法能准确且快速地捕获“北斗”B1C信号。     

基于深度学习的跳频信号识别

针对跳频信号分选存在人工提取参数特征具有复杂性的问题，提出了一种基于深度学习的识别方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换，得到二维的时频矩阵；接着提取信号的轮廓特征，构造三维矩阵作等高线图，并对等高线图进行预处理；最后把预处理后的等高线图输入到卷积神经网络中进行训练、测试，进而实现分类识别。仿真结果表明，在不需要复杂的人工提取参数特征的基础上，在分选率为100〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗时，所提方法经裁剪处理下的信噪比为-15 dB，比支持向量机和传统K-Means聚类算法都低10 dB。实测数据的算法验证表明，所提方法能够将大疆精灵4Pro、hm无人机、司马航模X8HW以及大疆悟2这四类无人机正确分类。     

跳频信号的归一化多普勒频差最大似然估计

针对双站定位涉及的跳频信号多普勒频差估计问题，提出了归一化的频差最大似然估计算法，利用两个定位站接收到的跳频脉冲串信号，构建一个关于基准跳频频率多普勒频差的似然函数，通过网格搜索得到使似然函数最大的多普勒频差估计，既解决了跳频信号在不同跳频频率上多普勒频差不一致的问题，又充分利用在不同频率的脉冲串信号提高了多普勒频差估计精度。通过仿真对算法的性能进行了评估，结果表明，与基于子空间的算法比较，在脉冲数达到240个时，所提算法执行效率提升30%以上。     

基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法

传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢。为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡，提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法。该算法将仿射投影思想结合到常模算法中，利用多数据向量同时提取信道信息，再附加改进的集员滤波算法有效减小了运算量，并结合数据重用思想重新设计所匹配的数据重用方式。仿真结果证明所提算法具有较快的收敛速率，与同类算法相比能提前700个迭代点收敛，且在信噪比为10 dB以上的信道环境中也有较好的效果，能够在短突发数据信道均衡中有效发挥作用。     

一种利用运动补偿的改进JPDA-UKF算法

在恒虚警条件下,针对传统的航海雷达模拟器目标跟踪采用的基于不敏卡尔曼滤波的联合概率数据互联算法(JPDA-UKF)发散、复杂度高和实时性差的问题,提出了一种利用运动补偿的笛卡尔坐标下改进的JPDA-UKF滤波方法。该算法引入相邻周期回波间运动补偿提取的目标量测可信度矩阵,限制进入跟踪门相交区域中的虚假量测数量,并将软跟踪门技术应用于滑窗逻辑法实现航迹管理。仿真结果表明,所提方法径向速度误差比传统的JPDA-UKF算法与自适应的α-β滤波算法分别降低10%和20%,目标获得稳定航迹后径向速度归一化均方根误差(RMSE)比上述两种方法分别具有约10 dB和15 dB的性能优势,算法的复杂度符合真实雷达的边扫描边跟踪的实时处理。     

基于组合滤波的压缩感知穿墙雷达杂波抑制

针对压缩感知穿墙雷达成像过程中受壁杂波污染严重等问题,提出了一种组合滤波的杂波抑制算法。该算法利用小波预处理、统计信号滤波法相结合的方式对回波信号进行处理,通过动态阈值分段弱正交匹配追踪进行稀疏迭代求解。在强壁杂波存在的情况下,组合滤波法能够有效地消除杂波检测出墙后目标。实验结果表明,该算法与传统单一主成分分析、奇异值分解和经验模态分解滤波相比,所成雷达像的子杂波比分别提高了1.57、1.52、1.26倍。     

分离通道联合卷积神经网络的自动调制识别

针对通信信号的自动调制识别需要大量特征提取的问题,提出了一种分离通道卷积神经网络自动调制识别算法。该算法通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN),分别提取时域信号的多通道和分离通道调制特征,再利用融合特征实现不同信号的分类。仿真结果表明,相比基于CNN的算法,所提算法在高信噪比下针对两个数据集的识别率分别提升7%和18%;此外,相比于基于特征提取的传统识别算法,其高阶调制识别性能平均提升3 dB。     

一种GNSS多星座的抗差伪距单点定位算法

为抑制因导航星座间差异和故障卫星对多星座伪距单点定位产生的负面影响,通过分析多星座与单星座伪距单点定位的异同和多星座粗差探测方法,提出了在不同伪距质量下选择不同方法对伪距偏差状况进行估计,再基于平差理论、M估计和核函数构造三段式权值,实现能在不同环境下选择较优模型的对不同卫星赋予不同权值的新型抗差伪距定位算法。通过国际GPS服务组织（IGS）站点实测数据验证,该算法在不同情况下均能实现较高精度的定位结果,具有较优的抗差性能和定位精度。与传统抗差定位算法比较进一步验证了所提算法的优越性。相关结论对未来多星座定位算法的研究具有较大意义。     

一种基于多相滤波的宽带数字信道化改进算法

对基于多相滤波技术的实信号结构模型及其优缺点进行了分析,针对存在盲区的问题 ,采用降低抽取率的方法对原多相滤波算法进行了改进,建立了无盲区信道化接收机模型。 分别对两种结构模型进行了仿真实验,实验结果验证了改进算法及其模型的可行性和有效性 。利用该改进算法可实现对信号的全概率截获。     

基于频域块LMS算法的实时虚拟暗室测试方法

针对电磁辐射现场测试被测设备信号和干扰未知的情况,提出了一种基于频域块最小均方算法的实时虚拟暗室测试方法。该方法采用双通道接收机,根据测试通道和背景通道中干扰信号的相关性设计自适应滤波器,在频域对背景通道信号滤波以趋近测试通道中的干扰分量,采用瞬时双通道信号迭代更新滤波器系数,滤波器系数收敛后系统输出中只有被测设备信号。仿真与分析表明,该方法在背景通道有无被测设备信号泄露的情况下都能有效抑制干扰,与基于时域最小均方算法的方法相比,在滤波器长度相同的情况下其计算复杂度更低,适用于实时现场测试。     

脉冲噪声下跳频信号时频图修正

为了在α稳定分布噪声的环境下获得清晰的跳频信号时频图,提出一种基于分数低阶SPWVD(Smoothed Pseudo Wigner-Vile Distribution)与形态学滤波相结合的跳频信号时频图修正算法。首先,根据接收到的多跳频信号建立跳频信号的模型和α稳定分布噪声模型;然后,采用低阶SPWVD变换抑制时频图中脉冲噪声;最后,根据形态学滤波处理方法对残留噪声进一步抑制进而得到清晰时频图。理论分析和仿真结果表明,所提算法在广义信噪比为-5 dB时仍可以得到清晰可靠的跳频信号时频图,并且基于时频图的参数估计性能优良。     

多项式拟合法在船载外测数据实时压缩算法中的应用

为了解决船载外测设备采样数量大的问题,船中心机必须对外测数据进行实时预处 理,适当压缩后才能向外发送。将多项式拟合的方法应用到外测数据的实时压缩算法之 中,通过建立一组正交多项式基,运用最小二乘法估计得到拟合点的平滑公式,在综合分析 多项式截断误差和随机误差的基础上总结得出最佳压缩多项式次数和采样点数。理论分析和 实例仿真结果均表明,该方法达到了良好的压缩和滤噪的效果,能够在比较高的精度范围内 体现数据的真实曲线特征。     

高清晰度电视信号用外插内插预测编码方法

本文介绍了一种高清晰度电视(HDTV)信号的数字传输用高效编码方法。由于HDTV信号的带宽宽,所以存在两个主要问题:一是HDTV信号的随机噪声比传统电视信号的大,因而导致编码的效率下降;二是需要很高的取样频率。这样,就限制了编码算法的硬件实现。因此,本文提出两种技术来解决这些问题:第一是时空自适应滤波器,用它可降低随机噪声并改善编码效率;第二是具有自适应内场/帧间预测的外插和内插编码算法,这种算法消除了因高的取样频率引起的问题并保证了高效编码性能。     

一种基于高阶累积量的复杂调制样式识别方法

针对卫星数字化视频广播第二代标准（Digital Video Broadcasting-Satellite-Second Generation,DVB-S2）中多进制幅度移相键控（Multiple Amplitude and Phase-Shift Keying,MAPSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM）信号的调制识别,提出了基于高阶累积量的识别方法。首先对16QAM、32QAM、16APSK、32APSK信号的高阶累积量及其特征进行分析,进而利用其高阶累积量的不同提取用于信号分类的特征参量进行调制识别。给出了算法的详细流程,并对算法进行了仿真分析,结果表明,当样本数越多时,算法信噪比适应能力越好,而与相位偏差无关;在信号样点数为2 048点且信噪比为10 dB时,算法可实现96%的正确识别率,完全满足实际系统对信号分类的需要。     

“北斗”信号重构的导向矢量实时校正

针对导航应用中阵列天线导向矢量误差导致波束合成器性能恶化甚至失效的问题，提出了一种“北斗”信号重构的导向矢量实时校正算法。该算法利用重构的本地“北斗”参考信号与阵列天线接收信号进行相关解扩处理，然后利用信号子空间与信号正交补空间正交的特性，构造代价函数对各卫星方向的阵列导向矢量进行校正。仿真结果表明，经过校正的导向矢量相位误差从-100°~100°降低到-10°~10°范围内，幅度误差从-10~10 dB降低到-4~2 dB范围内；另外，导向矢量校正后，卫星信号波达方向估计误差在0.2°以内，估计精度大大提高。     

基于伪相关函数的cosine-BOC调制信号无模糊跟踪算法

针对余弦二进制偏移载波（cosine-BOC）调制信号自相关函数的多峰特性会导致导航接收机同步阶段产生跟踪模糊度问题，提出了一种基于伪相关函数（PCF）的cosine-BOC调制信号无模糊跟踪算法。该算法通过分析cosine-BOC信号的时域模型，在本地设计两路辅助信号波形，与接收到的cosine-BOC信号进行相关运算，再将得到的两互相关函数利用伪相关函数表达式进行组合，从而消除cosine-BOC信号自相关函数的边峰。仿真结果表明，该算法能够消除cosine-BOC信号鉴相曲线中存在的误锁点，实现伪码无模糊跟踪，提高跟踪可靠性，且该算法适用于任意阶数的cosine-BOC信号。     

一种应用于深空通信的微弱信号捕获算法

针对低信噪比、高动态条件下深空测控通信信号捕获概率低以及复杂度较高的问题,首先分析了深空测控通信信号捕获的难点以及信号循环平稳特性,然后在此基础上提出了一种基于循环相关的新算法。计算机仿真结果证明新算法捕获门限达24 dBHz,适应频率动态达800 Hz/s;新算法较传统的捕获算法,在相同门限条件下的频率动态适应范围提升了约两个数量级。该方法已被应用于我国第一个深空测控站的建设,工作性能稳定可靠,有效地解决了低信噪比下深空站抑制载波信号的捕获问题。     

匹配模板法在雷达信号识别中的应用

本文在阐述中国-东盟自由贸易区(CAFTA)组建动因的基础上,着重考察了CAFTA 的经济效应:经验数据表明,自2003年启动以来,CAFTA 已产生较为显著的贸易创造静态效应和投资扩大效应;从长期看,将在经贸合作、生产效率、规模经济、产业结构调整和经济增长方式转变等方面对双方产生更深远和积极的动态效应。