简介：弹道导弹主动段跟踪是反导防御体系中极其重要的部分,也是制导拦截的关键一环。针对传统跟踪方法在弹道导弹主动段跟踪性能的不足,提出了一种新的变结构多模型主动段跟踪方法。它具有以下的优势：针对主动段运动模型的不确定性,采用可变结构多模型设计,适用于跟踪含多级助推段的导弹目标;采用不敏非线性滤波方法具有更好的跟踪精度。仿真实验中设计了两个实验场景,与传统方法相比较该方法明显地提高了跟踪的精度,同时可以估计出导弹助推段关机点的时刻。

简介：基于均匀圆形阵列，提出了一种同时估计空间非相干信号源方位角、仰角和多普勒频率的快速算法。该方法对均匀圆阵的输出信号进行模式空间转换，使得阵列流形具有类似于均匀线阵的形式，然后通过构造相应的数据矩阵得到传播算子的最小二乘（LS）估计，并由传播算子构造出一个特殊的低维矩阵，其特征值给出多普勒频率估计，特征向量舍有阵列流形的信息。结合模式空间阵列流形的性质，给出了一种DOA估计的总体最小二乘算法，在低信噪比条件下可提高测向精度。该方法不需要谱峰搜索和参数配对，具有运算量小的优点。计算机仿真验证了该方法的有效性。

简介：机载干涉SAR获取DEM的过程中，绝对相位与展开后的相位存在一个常数相位偏移量。这需要利用照射区域内角反射器的地理信息去估计这个偏置。然而，人工布设角反射器浪费人力物力。同时，在一些危险区域人工布设和测量角反射器也是难以实施的。为了克服这一限制，相位偏移量可以利用外源DEM提取的地面控制点去估计，然后通过斜坡相位模型迭代估计误差。由于机载重轨干涉SAR的时变基线误差会影响算法中斜坡相位估计模型与线性求解的匹配性能，从而影响算法估计精度。提出了一种兼顾时变基线估计和补偿的相位偏置迭代估计算法。机载C波段0.5m高分辨率重轨干涉SAR实测数据用于验证该算法的有效性，高程重建精度在4m以内。该方法简单快速，且能够消除对人工角反射器的依赖性，适合无定标点情况下机载InSAR的DEM反演。

简介：针对非相关远场窄带信号，提出了一种基于L阵模型的低复杂度高分辨二维波达方向估计算法。该方法通过利用互相关矩阵以及L阵的几何结构，消除了附加噪声的影响，且对于方位角和俯仰角的求取仅仅需要一维估计，同时该算法只需对一个低维矩阵进行特征值分解，减少了运算负担，该算法利用特征值求取俯仰角，利用相应的特征向量构造出的虚拟阵列响应矩阵求取与俯仰角配对的方位角。仿真进一步证明了算法的有效性，通过仿真还可以看出，该文所提方法在低信噪比、小快拍数和较小角度间距的情况下都具有良好的性能。

简介：基于雷达目标的三维散射中心模型，提出了利用目标频域数据的3D-ESPRIT参数估计方法。该方法不需进行参数配对，不需要计算相关矩阵，计算量较小。仿真实验结果表明，该方法能够对雷达目标散射中心给出比较准确的估计值。与3D-MP（矩阵束）方法的估计结果相比较，验证了算法的正确性。

简介：在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,这就对雷达信号分选提出了新的挑战。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。文中将聚类分析技术引入到雷达信号分选中,将蚁群算法和K-Means相结合,互相弥补不足,提出了一种新的雷达信号分选方法,该方法易编程实现,不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信号的雷达。仿真实验证明分选结果较理想,为雷达信号分选提供了新的思路。

简介：基于双向DMFT抛物方程算法，提出一种镜像反转DMFT算法，该算法适用于刃峰存在条件下的电波传播计算，无须调用后向DMFT算法，在传统前向DMFT算法的步进计算流程内，将峰面前侧的地形和大气折射率信息加载于峰面镜像方向，基于镜像反转完成对后向反射场的计算，降低了电波传播计算程序上的复杂性，更符合DMFT的迭代计算特点。通过对DMFT抛物方程算法的理论推导，证明了镜像反转DMFT算法与双向DMFT算法在理论上是等效的，并采用所提算法计算了单刃峰和多刃峰情形下的电波传播损耗分布。

简介：对降秩自适应滤波算法进行了系统的总结和分析,推导了其相互关系.分析表明,GSC(GeneralizedSidelobeCanceller)框架降秩变换自适应滤波是各种降秩自适应滤波算法的统一模型.在此基础上导出了线性约束正交投影算法.降秩多级维纳滤波器在相关意义上进行截断降秩,其降秩性能优于基于特征子空间截断的降秩方法.酉多级维纳滤波器与共轭梯度法等效,均是基于Krylov子空间截断降秩的方法,降秩性能更优.最后通过计算机仿真试验比较了各种降秩处理算法的性能.

简介：AJA推出的KONALSe是AJA低成本解决方案的PCI-Express版产品，可实现高质量的模拟和数字SD视频信号采集和回放，适合FinalCutPro编辑系统，可支持PCleG5系统。

简介：为实现抢先播报而用存储卡方式的IT化无缝连接，大大缩短了制播流程时间，被电视台、电台等各类媒体大量采用于录制。上下载。但稍有不慎会导致重要文件素材丢失，甚至引起相关设备损坏或中毒。佛山电视台采取了积极措施，迄今使用情况良好。但各地方镇站和同行Q群里仍经常爆出此问题。

简介：ESPRIT测向算法需要预先知道来波的数目.本文对ESPRIT算法进行了改进.改进后的算法把对空间来波数目的估计和空间来波方向的估计有效地结合起来,从整体上减少了运算量,而没有降低测向性能.最后进行了计算机仿真.仿真结果表明,该算法切实可行,具有工程应用价值.

简介：针对基于稀疏描述(SR)的识别算法的计算复杂度高,不利于算法实时、高效实现的问题,提出了一种快速稀疏描述(ESR)算法,以提高合成孔径雷达(SAR)图像目标型号识别的效率。考虑到SAR图像在一定的角度范围内惰性变化的特点,将每个型号目标的训练样本在一定方位区间内分别取平均,采用平均样本表征该方位区间内的若干个样本,以减少训练样本的数目,达到有效降低算法计算复杂度,提高SAR目标型号识别算法效率的目的。实测的MSTAR数据验证了所提快速算法的有效性。

简介：为满足雷达复杂工作场景任务需求,提出一种基于主优化（MM）算法的低相关旁瓣、稀疏频谱波形设计方法;该方法首先建立最小化积分旁瓣电平准则下的恒模发射信号模型,并考虑工作频段拥塞情况下波形稀疏频谱特性,进而建立低相关旁瓣和稀疏频谱任务需求下的主优化（MM）目标函数表达式,最后利用主优化（MM）思想构造最小化积分旁瓣电平或稀疏频谱的算法框架。仿真结果表明,该算法能够有效降低积分旁瓣电平,并能够在干扰频段形成频带陷波,且在码长较长时仍具有较佳效果。

简介：逆合成孔径雷达三维成像技术可有效揭示雷达目标散射源的空间分布；相比于传统的距离向和方位向二维成像，三维成像又增加了俯仰向的分辨能力，可以识别雷达目标高度方向的散射源分布情况。从雷达目标回波信号分析出发，探讨了三维成像的基本公式及算法。距离向分辨采用传统的FFT（快速傅里叶变换）实现，方位向和俯仰向分辨运用卷积反投影算法实现。讨论了两种实现方位向和俯仰向成像的投影插值算法，即二维投影插值法和直接投影法，与传统的二维投影插值算法比较，直接投影法具有计算速度快和计算精度高的优点。

简介：FM-CWSAR是一种新近被提出来的雷达成像体制,它结合连续波与合成孔径成像技术,具有结构简单、体积小、重量轻和分辨率高等一系列优点。文中结合调频连续波特性与合成孔径雷达工作特点,对调频连续波合成孔径雷达波数域成像算法进行了研究。推导了调频连续波信号的波数域模型,研究了调频周期内平台连续运动对调频连续波合成孔径雷达波数域模型的影响,进而提出了一种适用于调频连续波合成孔径雷达的改进距离徙动算法,并通过仿真验证了改进算法的有效性。

简介：本文重点研究了QAM的调制解调系统接收端实现载波恢复和符号同步的数字方法。所提出的同步解调模型是构建在参数（载波相位和定时）提取的结构之上，全部用数字信号处理技术实现。本文以最大似然估计准则为理论基础，推导出了两种面向判决的载波相位恢复方法（反馈型和Arctan型）和时钟恢复方法，并分别进行了软件仿真和分析。最后提出了载波恢复和定时恢复的联合估计模型。

简介：二相编码脉冲压缩信号例如巴克码和M序列已经广泛应用于现代雷达系统中。二相编码波形设计中初始移位寄存器的选择是个关键技术，它直接决定了信号波形在满足最小峰值功率下能否具有最大脉压比。基于免疫学中的抗体克隆选择，提出了用免疫克隆算法（ICSA）来搜索M序列最优初始移位寄存器值。与标准遗传算法（SGA）和一种混合遗传算法（HGA）相比，文中提出的方法有效地战胜了早熟现象，得到了更优的搜索结果。实验结果证明了此算法的可行性和有效性。

简介：交替脉冲技术是多普勒天气雷达解速度模糊的一种方法，但是对于交替脉冲技术中的非均匀时间序列，由于没有行之有效的地杂波滤波器，因而阻碍了这种方法在多普勒天气雷达中的实际应用。该文研究了新的谱处理地物滤波器，它从频域滤除地杂波的谱分量，并利用幅度反卷积和幅度谱校正重建天气回波的频谱，然后从重建的频谱进行多普勒参数的估计。与时域地物滤波器相比，它不仅解决了滤波器频率响应中出现错误对消区的问题，而且还可以在地杂波存在时，在扩展的不模糊速度范围内更准确地估计出多普勒参数，使交替重复周期解速度模糊技术更有实用价值。

简介：对于机动目标跟踪问题，在当前统计（CS）模型的基础上，提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法。通过引入强跟踪滤波器（STF）的渐消因子，增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力，同时针对模型对目标加速度极限值的依赖性这一缺点，引入一种利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差的方法，提高了对弱机动和非机动目标的跟踪能力。仿真结果表明，该算法与标准的当前统计模型滤波算法相比具有较高的跟踪精度。

简介：针对二维ISAR像的空中目标识别问题,提出了一种新的识别算法。首先通过对数极坐标变换,将笛卡儿坐标系下的尺度、旋转变换转变成对数极坐标系下的平移变换,然后对新坐标系下的图像进行二维傅里叶变换,利用傅里叶变换模值的平移不变性,得到具有尺度、旋转不变性的特征矩阵,最后与模板的特征矩阵进行矩阵相关,识别分类。用实测数据进行了验证,证明了算法具有较快的速度和较好的识别结果。