QAM-OFDM雷达通信共享信号长时间相参积累算法

QAM-OFDM(Quadrature Amplitude Modulation-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)雷达通信共享信号因携带随机通信信息，其脉压旁瓣的随机性较大，类似噪声的影响。针对该问题，采用基于Keystone变换的长时间相参积累算法抑制其旁瓣。在共享信号模型的基础上，分析了其脉压旁瓣受随机通信信息的影响以及采用长时间相参积累抑制其旁瓣的可行性，然后采用Keystone变换校正其长时间相参积累产生的距离单元走动，并进行多普勒模糊补偿处理。理论分析和仿真结果表明，该方法使得回波能量积累集中，能有效实现共享信号脉压旁瓣的抑制。     

一种使用离散时间尺度变换技术的合成宽带雷达成像系统

基于离散时间尺度变换技术,提出了一种新的适用于合成宽带信号的机载雷达成像 系统。为了消除多普勒散布效应,该系统使用了尺度变换矩阵,将同一目标在不同子带上的 多普勒频率变换到一个已知的频率上,以便每一个子带可使用相同的传统多普勒滤波器组形 式去获得无失真的合成距离像。同时,利用FFT及CZT算法,进一步推导出尺度变换矩阵的一 种快速实现算法。实验仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种改进的CPFSK信号频率估计方法

针对突发信号解调中多普勒频偏大的问题，提出了一种改进的连续相位移频键控信号(CPFSK)频率估计方法。首先接收信号平方运算使信号的调制指数加倍，再通过一次离散傅里叶变换(DFT)，用搜索信号平方谱谱峰的方法实现突发信号频率估计。仿真实验表明，在低信噪比条件下，该算法的频率估计精度比经典的相位差频率估计算法提高了20%；该算法与广泛用于高动态突发信号的频率插值估计算法相比，同道干扰信道下信干比改善可达4 dB，DFT长度缩短约1/3。     

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。     

一种利用压缩感知改进的PMF-FFT扩频捕获算法

为了实现直接序列扩频（DSSS）信号快速捕获的同时降低数据量和硬件资源消耗，引入了压缩感知理论改进部分匹配滤波-快速傅里叶变换（PMF-FFT）算法，提出了基于压缩感知改进的部分匹配滤波-快速傅里叶变换（CSPMF-FFT）算法。该算法将PMF-FFT算法与压缩感知理论相结合，先对信号进行稀疏性分析和压缩观测，然后从少量压缩观测值中重构信号，并利用输出的峰值信息估算信号的多普勒频移和码相位，从而实现捕获。理论分析和仿真实验表明，相较于PMF-FFT捕获算法，CSPMF-FFT算法能在成功完成捕获的同时有效地减少相关器的数目和FFT变换的运算量，从而降低系统数据量和硬件资源压力，为基于压缩感知的扩频信号处理技术研究奠定了基础。     

用于高动态目标探测雷达的相位编码脉冲压缩技术

为避免多普勒频移对相位编码信号脉冲压缩处理的影响,提出了利用已知脉冲编码序列对回波信号进行逐符号共轭点乘的脉冲压缩方法,将对齐的回波信号转换为单频信号,并利用傅里叶变换实现信号能量的积累。理论分析与计算机仿真表明,多普勒频移对脉冲压缩性能无影响。该方法适合于应用到对高动态目标进行探测的雷达系统中。     

一种USB测控应答机的健壮捕获算法

在统一S频段（USB）测控应答机中频数字化处理的基础上，提出了一种健壮的相位调制(PM)信号捕获算法。针对USB测控应答机输入信号存在副载波时捕获易于假锁的问题，采用快速傅里叶变换(FFT)与锁频锁相环结合的算法，利用PM信号频谱对称的特点，快速获得残差载波的正确频率，防止捕获到副载波信号或者其他干扰信号上；采用锁频锁相环实现PM信号的精确捕获与跟踪，适应USB测控应答机大动态多普勒变化及高灵敏度的要求。通过仿真试验验证了该方案载波正确捕获的有效性，且接收灵敏度达到-121 dBm。     

调频遥测信号载波频率的精确估计

传统调频遥测信号载波频率估计算法对输入信号降采样后直接进行快速傅里叶变换,实现方法虽然简单,但测量精度较差,无法适应高动态、低信噪比等复杂场景。为此,提出了一种调频遥测信号载波频率的精确估计算法。两并联补偿支路先分别采用正、负调频频率对输入信号进行频率预先补偿,低通滤波后完成降采样处理,削弱调频频率的频谱影响;频率搜索状态对采样数据进行载波多普勒变化率的频率补偿,经过快速傅里叶变换、非相干积分和频谱重心搜索完成频率解算,提高载波频率的检测性能。试验与分析表明,所提算法在高动态、低信噪比等复杂场景下可显著提高调频遥测信号载波频率的估测性能。     

一种改进的BPSK/QPSK信号调制识别算法

提出了一种基于顺序统计量特征的二进制相移键控/正交相移键控（BPSK/QPSK）信号调制识别算法。对观测信号进行平方并做离散傅里叶变换运算，将变换结果取模后去除最大值得到修正频谱，并取修正频谱的最大值作为识别特征量，利用恒虚警准则确定判决门限，将识别特征量与门限比较来完成对BPSK和QPSK两种调制信号的识别。计算机仿真表明，当信噪比适度时，所提算法可对BPSK及QPSK两类信号进行有效识别。当信噪比大于1 dB时，算法的平均识别正确率达到90%以上。     

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换（Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT）的分类识别方法。首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）中进而实现无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03%。     

DSSS中基于重叠变换的自适应干扰抑制算法及仿真分析

提出了一种基于重叠变换的自适应干扰抑制算法，利用调制重叠变换（MLT）把接收机信号映射到变换域进行抗干扰处理，它可以有效地把干扰能量集中在有限的变换域子带（Transform Bins）中，与基于DFT、DCT等块变换相比有更好的滤波效果。由于可以使用基于重叠变换的快速算法，因此它结构简单，节省计算量。仿真结果表明，基于MLT的变换域处理方案可以有效地改善系统性能。     

一种高灵敏度GPS信号快速捕获算法

为了提高GPS软件接收机捕获算法的灵敏度和快速性,提出了一种高灵敏度GPS卫星 信号快捕方案。首先对GPS信号进行频率补偿,然后进行相干滤波提高卫星信号的信噪比, 从而提高捕获算法的灵敏度。再采用延迟、累积捕获结构寻找输入信号中各颗卫星的C/A码 起始点,引入延迟累加器实现各卫星多普勒频移成分的分离、估计,将传统的二维捕获过程 简化为两个一维搜索过程,捕获时间仅为传统FFT快捕算法的几十分之一,提高了捕获算法 的速度。分别通过实测和GPS数字中频信号发生器仿真生成的GPS数字中频数据对所设计的捕 获算法进行了验证,实验结果表明该捕获算法行之有效。     

使用变换域编码技术压缩SAR原始数据

首先分析了在合成孔径雷达（SAR）原始数据中通常使用的块自适应量化（BAQ）算法，然后在此基础上详细讨论了两种基于块自适应量化的变换域编码算法，即基于快速傅里叶变换块自适应量化（FFT-BAQ）和基于小波变换块自适应量化（WT-BAQ），并对这两种算法压缩得到数据解压缩获得图像与块自适应量化得到的图像进行分析比较，结果显示变换域编码技术能改善SAR原始数据压缩性能。     

基于瞬时幅度与小波分析相结合的数字调制制式的自动识别

本文提出了一种基于信号瞬时幅度与小波分析相结合的数字调制制式的自动识别新算法。该算法计算简单、实时性强,能够成功识别2ASK、4ASK、2FSK、4FSK及2PSK5种信号。仿真结果表明,该算法具有较高的识别率。     

基于高阶循环累积量和支持矢量机的分级调制分类算法

利用观测样本的高阶循环累积量特征,提出一种基于支持矢量机的分级调制分类算法 ,实现了对QAM调制信号的自动识别。该算法具有较快的分类器训练速度和较低的复杂度, 对时延和相位旋转具有稳健性,并可在干扰环境下实现对感兴趣信号调制类型的识别。理论 分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

基于小波变换的数字通信信号识别

本文讨论商务英语教学中培养使用英语从事商务活动的内涵品质的重要性,阐述了培养从事商务活动的人员内涵品质不仅是商务英语学习的重要内容, 也是商务英语人才的必备的人文素质的观点,并提出了培养人文素质可运用的课堂活动及其原则。     

DSSS系统中基于Chirp-Fourier变换的扫频干扰抑制算法

作为货物的"经济国籍",原产地在国际贸易中具有重要作用。原产地规则的制定是各国对外贸易政策的体现,也是各国经济利益的需要。中国加入WTO后,需要履行的承诺之一就是遵守《原产地规则协议》。因此,我们有必要了解中国原产地规则发展的现状,并遵照WTO的要求从多方面加以完善规则,从而有利于我国的贸易和投资得到公正待遇,进一步推动我国外向型经济的发展。     

基于变换域的局部最优纯方位航迹关联

针对同平台无源传感器纯方位线关联问题,提出了一种基于变换域的局部最优航迹关联算法。该算法采用霍夫变换(Hough Transform)将方位线映射到参数域等价为点描述,将不同方位线的点描述构建成时间的离散函数,利用时间对准形成具有相同时标的点序列。对关联门限内的目标构建指数判证函数,计算满足关联门限目标的关联矩阵,并确定各航迹关联程度,采用局部寻优方法求取最优关联度的目标作为关联对。实验表明,所提算法具有较好的稳定性及时效性,有效解决了同平台多方位线关联问题。     

基于小波变换变步长LMS自适应信道均衡的新方法

结合变换域最小均方（LMS）和变步长LMS算法的优势,提出了一种基于小波变换 的变步长LMS自适应均衡方法。该方法中步长调整函数采用了改进的Sigmoid函数,该函数具 有简单且误差信号接近零时变化缓慢的特点。并且,在训练模式、判决引导模式以及混合模 式下,将提出方法和传统均衡方法进行了仿真比较。结果表明,所提出的方法比传统的线性 LM S算法、变步长LMS以及小波变换LMS收敛更快、性能更优。