一种改进的盲源分离抗主瓣干扰方法

在主瓣干扰场景下,由于常规自适应空域滤波的方法效果不佳,雷达常采用盲源分离抗主瓣干扰。但是,盲源分离后的信号难以估计目标角度。本文针对盲源分离后目标测角误差较大的问题,提出了一种改进方法,既能有效分离目标和干扰,又能准确估计目标角度。该方法对天线阵面进行非规则子阵划分,先对每个子阵进行波束域盲源分离,再对分离出的目标信号进行空间谱估计。本文分别采用JADE算法和MUSIC算法进行盲源分离和空间谱估计,测角性能受干扰功率影响较小,测角精度高。仿真结果证明了该方法的有效性和可行性。

一种改进的U⁃V空间测角方法

两维相控阵雷达通常采用单脉冲和差波束测角实现对目标角度的测量和跟踪。对于矩形阵列,通常在U⁃V空间下对不同频率进行归一化,只需在方位和俯仰向各建立一条误差曲线即可完成单脉冲测角,减少了运算量和存储空间。本文针对圆形阵列无法仅用方位和俯仰各一条误差曲线进行测角的缺点,提出了一种改进的U⁃V空间和差波束测角曲线的建立和使用方法。该方法采用多条测角曲线迭代逼近的思想,实现简单、运算量小,能够提高角度的测量精度。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。

基于相位编码信号的多目标参数测量方法

多目标的高精度参数测量是跟踪雷达的一个难点。由于线性调频信号存在距离-多普勒耦合,在多目标跟踪时需要对每个目标速度进行补偿,而多个目标的速度补偿存在难以匹配的问题。本文提出了一种基于legendre序列的相位编码信号处理方法,可同时实现对多目标的距离和速度测量。该方法利用距离开窗的有限长度在时域进行搜索,相对于传统的频域搜索,实现简单、便于并行处理,且能够提高速度的测量精度。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。

一种三角形栅格阵列的波达方向估计方法

大型阵列因阵元数目多,具有增益高、波束窄的特点而得到广泛应用。针对大型阵列阵元数目较大的特点,在工程应用中通常采用2D-FFT算法快速估计波达方向。但是2D-FFT算法仅适用于天线阵元矩形栅格排布情况。若2D-FFT用于三角形栅格排布的阵列,则会出现栅瓣。针对这一问题,提出一种基于2D-FFT的相位补偿算法用于三角形栅格阵列的波达方向估计。该算法将2D-FFT分为行变换和列变换两步,对行变换的结果相位补偿后再进行列变换。理论分析和计算机仿真证明了该算法的有效性。

基于FPGA+DSP的自适应波束形成设计

在相控阵雷达中常采用自适应波束形成算法来有效对消天线旁瓣干扰。但是,阵元级算法运算量巨大,在工程中必须采用降维算法。其中,波束空间降维算法A-ADBF应用较为广泛,该算法性能稳健,有效抑制干扰的同时又降低了运算量。本文针对该算法在工程中采用DSP运算速度较慢的缺点,提出了一种FPGA+DSP的工程实现方案,有效降低了运算时间。

一种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成(ADBF)算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成(A-ADBF)算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.

宽带独立信号和相干信号的DOA估计

当独立信号和相干信号共存时,传统四阶累积量方法无法估计出宽带相干信号的来波方向(DOA),针对这个问题提出了一种新方法。该方法首先通过离散傅里叶变换,将宽带阵列接收数据分解为若干个窄带信号,构造出各个窄带频率处的自相关矩阵,再通过MUSIC(Multiple Signal Classification)算法估计出各个窄带信号的DOA,将各个窄带信号的空间谱相加求平均,通过谱峰搜索得到宽带独立信号的DOA;然后分离出独立信号的信息,构造出一个只包含宽带相干信号信息的矩阵,最后通过稀疏重构的方法估计出相干信号的DOA。计算机仿真结果证明该算法的正确性和有效性。

建议推广、研制节能型的液氯生产装置

一、前言我国氯碱工业液化氯气多采用低压法,常用液环泵,氯气压力为0.1～0.2MPa。中压法和高压法进行过工业化的生产试验。中压法多采用离心式压缩机,而高压法则主要采用往复式压缩机。国外的氯气液化主要采用高、中压法工艺。但该工艺对氯气的含水量、出入口氯气温度以及氯气的净化程度均有很高的要求,必须有其完善的配套辅机和自控仪表装置。

多面多伦多 漫步时尚天际线

每座城市都该有自己的性格，就这点来说，多伦多可谓做到了极致。无论是现代建筑与历史经典的碰撞，还是多元文化的完美交融，这里都将“多面”演绎到极致。如果通俗地给这座城市性格打上一个标签，我想，多伦多在我心中是双子座AB型，

美丽事业需要用心经营——访北京建文专业宠物美容师培训学校校长马燕

打造宠物美容培训旗舰《宠物世界·狗迷》(以下简称《狗迷》):你是何时进入宠物行业的?为什么选择宠物行业?马燕:我相信任何一个宠物行业的从业者都是基于对宠物的喜欢。但是除此之外,还需要考虑一些比较现实的问题。