星载分布式SAR地面动目标精确聚焦的互谱MUSIC法

该文提出一种新的参数化聚焦算法,该算法采用互谱MUSIC(Cross Spectrum MUSIC,CSMUSIC)技术,能够在星载分布式SAR上得到精确聚焦的地面运动目标图像。首先,利用方位向回波信号的空时特性推导出扩展空时模型(Extended Space-Time Model,ESTM);根据该模型,提出一种基于子空间理论的参数估计方法,通过该方法能够精确地得到的动目标方位向速度,从而得到精确聚焦的图像,该方法比传统的星载SAR动目标聚焦方法具有更高的估计精度和更小的运算量。仿真实验将该方法与传统的动目标聚焦方法进行对比,以证明该文所提方法的上述优势。

基于同步旋转坐标变换的互功率谱MUSIC算法异步电机转子故障诊断

提出了一种基于同步旋转坐标(d_c-q_r)系,结合现代谱估计理论的互功率谱MusIc算法对异步电动机进行转子故障诊断的方法。仿真及实验结果表明,与 FFT 和传统的谱估计方法相比,采用的方法可以不用对信号进行消噪处理,避免了在预处理过程中早期故障特征信号的丢失。在短数据、低信噪比和有色噪声背景下。该方法能有效地诊断出异步电动机转子的各种复合故障,有利于对电机故障进行实时状态监测。理论证明和实验分析结果表明,该方法是切实可行的。

混沌干扰背景下的正弦频率估计新方法

提出一种基于单变量驱动误差滤波反馈混沌同步的强混沌背景下正弦参数估计的方法。该方法利用采样的混合信号(混沌加白噪声和正弦)通过某一类型滤波器,用滤波后信号驱动一新构建的同类响应混沌系统,若混沌同步发生,则驱动响应信号的误差序列中应含有正弦成分,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法适于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦参数估计。仿真实验表明,该方法简单有效。

复杂噪声背景下正弦频率估计新方法

提出一种基于系统参数摄动的单变量滤波驱动混沌同步的强混沌背景下正弦频率估计方法。该方法利用采样的混合信号通过低通滤波器并驱动构建的混沌响应系统,由于同步误差序列中混沌噪声影响大大减小且含有正弦信号,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法同样适用于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦频率估计。