无源双基地雷达目标运动分析的可观测性

本文研究利用外辐射源的单站无源定位和跟踪技术的可观测性问题。引入相容目标轨迹的概念，分析了三维N阶运动目标在不同观测信息条件下的相容轨迹的几何分布，并证明多普勒和到达时差观测是等价观测量。     

伯努利滤波在单站无源跟踪中的应用

外辐射源雷达系统具有隐蔽性好、反隐身能力及抗干扰能力强等优点,但其中高频频段信号普遍存在距离分辨率较差的问题。通过建立仅利用目标多普勒信息的测量模型,将基于随机有限集的伯努利滤波算法应用于以多个视距外短波广播发射站、单个近距离接收站为背景的单站无源雷达系统中,同时克服了传统跟踪方法中复杂的数据关联,进而提高了跟踪效果。仿真结果表明,该方法能在大量虚警下仅利用多普勒信息实现对运动目标的有效跟踪和定位。     

并联有源滤波器与无源滤波器的研究

并联型有源电力滤波器是最基本也是工业中最常用的，但是其成本很高。为了弥补这一缺点，提出了将无源滤波器与有源滤波器结合起来组成混合型有源电力滤波器。这能有效克服原有滤波器的不足，降低成本。     

基于无源雷达的目标仿真系统设计

无源雷达是一种被动防空体制的雷达,各站要分散布开才能够实现目标的定位.文章分析了目标仿真系统的行性,阐述了其功能、结构和布局方式.通过将系统产生的多路时差信号注入雷达各站,使雷达各站不需要分散布开,即可实现目标的定住.     

多站无源定位系统中的机动目标跟踪算法

针对多站测向无源定位系统提出了一种杂波环境下机动目标的被动跟踪算法———ＣＭＩＭＭＰＤＦ 算法。该算法首先用转换测量的卡尔曼滤波（ＣＭＫＦ）替代了传统的扩展卡尔曼滤波,克服 了后者精度不高易发散的缺点,并将其结合交互多模型（ＩＭＭ）算法及概率数据关联（ＰＤＦ）算法,有效 地完成了多站无源定位系统对杂波环境下机动目标的跟踪。仿真结果证明了该算法的有效性。     

用无源滤波器实现快速载波恢复

本文给出了一种相干通信系统中对移相键控(PSK)调相信号快速恢复载波的方法进行了理论分析,给出了实验结果,并指出了改进的方法。     

幅频算术对称无源带通滤波器的优化设计

为解决无源带通滤波器幅频算术对称问题,提出一种基于极点放置技术的优化设 计方法,即在网络综合法设计的滤波器电路基础上,将并臂电感换成串臂电感,在此电感上 并联电容增加衰减极点,并利用电路优化技术,使得幅频特性算术对称。实例结果表明,该 方法能够使滤波器幅频特性算术对称,而且带内波动小,电路结构简单,阶数少,插入损耗 低。     

辐射时序对单站无源跟踪性能的影响

针对射频隐身平台采取辐射时序控制的情况,以基于角度/相位差变化率/多普勒频率变化率的单站无源跟踪为例,研究了辐射时序与跟踪性能的影响关系。在辐射源做匀速运动的假设下,采用克拉美劳下界方法,建立了辐射时序对跟踪性能的影响模型。模型综合考虑了辐射时序、观测量误差、导航误差等因素,与具体的跟踪算法无关,因此具有实用性和客观性。基于影响模型的仿真分析,揭示了辐射时序不同特征对跟踪性能的影响规律,为射频隐身平台辐射时序设计提供了初步的理论指导。     

乘积型指数滤波器及其在多目标时延估计中的应用

指数滤波器是一类新构造出来的输出信噪比和目标时延分辨力随指数变化的滤波器,该滤波器在损失一定输出信噪比的前提下可以有效提高目标时延分辨力,从而提高目标时延估计精度,但仅采用单个指数滤波器仍存在输出信噪比和目标时延分辨力均达不到实际需求的情况。在乘积型高阶模糊函数乘积运算的启发下,在指数滤波器的基础上提出了一种新的乘积型指数滤波器,并分析了该乘积型指数滤波器的输出信噪比及目标时延分辨力等性能。仿真实验表明,所提的乘积型指数滤波器在低信噪比情况下可以更有效提高多目标时延估计精度,且算法简单易于实现,适用于背景复杂的多目标参数估计任务。     

NLS次优简化算法及其在单站无源定位中的应用

为了简化基于外辐射源固定单站无源定位求解算法以用于工程实现,建立了定位原 理极坐标模型,给出了极坐标系下非线性最小二乘(NLS)定位算法,根据极坐标系下定位算 法的特点,为简化计算,提出了NLS次优简化算法。仿真结果表明,NLS次优简化算法有较好 的 稳定度和定位精度,为工程实现提供了参考。     

一种机载地面侦察雷达多机动目标跟踪方法

加拿大经济学家巴伯(C.L.Barber)提出的有效保护率概念是对整个产业征税后实际保护程度的一个有效分析工具。但一些不符合现实的假设条件限制了有效保护理论的适用范围。一些著作也就这方面的问题作过探讨,本文在综合一些学者观点的基础上逐步放宽了其所假设的限制条件,使这一理论更加完善,更具现实指导意义。并在此基础上对中国关税结构的优化问题进行简要的分析。     

带多普勒量测的序贯SCKF雷达目标跟踪算法

为提高非线性观测条件下雷达目标的跟踪性能,将序贯处理方法引入均方根容积卡尔曼滤波（SCKF）,提出一种带多普勒量测的序贯均方根容积卡尔曼滤波（SSCKF-D）雷达目标跟踪算法,该算法通过建立伪量测去除径向距离和径向速度量测误差方差之间的相关性。基于SCKF算法,按照量测精确度的高低顺序对方位角、俯仰角、径向距离和伪量测序贯处理。Monte Carlo仿真表明,与SCKF和带多普勒量测的均方根容积卡尔曼滤波（SCKF-D）算法相比,SSCKF-D算法跟踪精度更高,较后者提高20%以上,收敛速度更快,更适用于空间目标跟踪。     

块处理Kalman算法及其在系统辨识中的应用

Kalman滤波器能以自适应的方式精确地辨识一个系统,但在通信等应用领域,Kalman系统辨识的意义往往在于求其逆系统并用作均衡等后级处理。由于求逆算子的敏感性,估计结果中小的误差也可能造成均衡器性能的显著损失。本文在研究Kalman估计的各种噪声抑制结构后提出一种块处理Kalman算法,该算法在静态或缓变系统中显示出比传统逐符号处理Kalman算法更好的估计误差的性能(误差功率与块处理长度成反比),而且其结构简单,易于实现。     

多尺度融合估计算法及其在导航系统中的应用

针对如何将多传感器的数据进行融合处理、提高数据处理的可靠性和处理精度的现实问题，提出一种多尺度融合估计算法，对多传感器的数据进行估计处理。该算法首先建立系统的动态方程和观测方程，然后利用小波变换将数据在不同尺度上进行融合处理，归纳出该算法的实现步骤。最后通过在SINS／GPS组合导航系统中的实际应用，进一步证明了该算法能够有效地提高多传感器数据的处理精度。在实际应用时，结合应用环境设置适当的尺度，可以达到较好的应用效果。     

一种新的OFDM同步跟踪技术及其在VHF/UHF通信系统中的应用

本文主要研究了我国加工贸易领域信息化管理的系统组成和发展状况,通过深入分析加工贸易的业务流程、信息化管理特点、发展困惑等内容,提出了优化加工贸易信息化管理的相关举措。     

一种信号个数估计方法及其在测频中的应用

本文介绍一种高精度的数字测频算法———根MUSIC算法。通过分析发现,该算法在低信噪比(0 dB)的情况下,仍能得到高精度的频率估计值,其频率分辨率也比DFT高。然而,在电子侦察中要应用该方法进行测频,关键是首先要确定接收信号的个数。根据协方差矩阵特征值的大小分布特点,本文提出了差分中值法来确定信号个数,该方法的性能优于MDL准则。计算机仿真验证了该方法的可行性和稳健性。