改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。

阵列式射频仿真系统中目标全极化回波模拟方法研究

本文主要针对反舰导弹末制导雷达极化抗干扰试验需求,开展阵列式射频仿真试验系统可变极化模拟方法研究。提出了一种目标全极化回波模拟方法,该方法充分考虑目标运动对其极化特性影响,准确描述导弹、飞机等目标高速运动状态下的极化散射特性。根据该方法,采用Simulink进行了典型舰船目标全极化回波仿真,仿真结果表明水平\垂直极化通道回波变化规律同实测数据变化规律保持一致,说明该方法的正确性。研究成果可直接应用于靶场装备建设和试验工作中,为装备建设和导引头试验提供理论基础和技术支撑。

高分七号激光测高中全波形回波数据的EMD降噪

针对具有多个高度层的复杂场景,全波形激光测高系统记录的回波信号中往往带有较高的噪声,采用合适的降噪方法将有助于提高计算激光测距的精确性、反演地物垂直结构和构建目标特征参数的准确性。根据高分七号激光测高在轨探测的低信噪比全波形数据的特性,采用经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法来构建典型的本征模函数(Intrinsic mode function,IMF),对于分解出多个不同尺度IMF的筛选,比较了使用去除高频分量,阈值选取、Wavelet选取和去趋势波动分析(Detrended fluctuation analysis,DFA)等方法与策略,通过降噪效果及定量评价,测试结果表明EMD-DFA1与EMD-1IMF对高分七号激光测高的全波形数据具有较好的降噪效果,其次为EMDWavelet和EMD-Threshold。另外通过EMD-DFA1对单个波峰、混叠波峰、多个波峰等不同情况的全波形数据测试,结果表明该方法具有较好的自适应性。

激光测高卫星全波形回波数据的参数优化小波降噪

针对城市复杂场景,全波形回波中混有多种噪声,这对有效信号的提取产生了很大的影响。为解决这一问题,提出一种参数优化下的小波降噪算法。该算法首先根据波形特征设定5个输入参数类型,参照小波公式和一维降噪函数重构回波波形,其次依据信噪比提取出各种验证波形的对应最佳参数组合,最后依据降噪效果评价指标对取得的实验结果进行分析。在实验过程中,参数优化小波降噪算法对验证波形实现了较好的滤波效果,与其他方法对比显示,本文滤波方法相较于传统的高斯类滤波,其滤波效果大幅提升,并且参数优化小波降噪在波形分解提取地物高度中也具有一定的应用价值。

基于改进EWT的浅水激光雷达回波信号降噪

浅水激光雷达回波信号中混有高斯白噪声及系统自由振动时产生的固有频率成分,因此较难从较低信噪比.的回波信号中获取目标的距离与特征,需要进行降噪处理。根据全波形回波及固有频率的频域特点,提出了一种改进的经验小波变换方法,并将其用于浅水激光雷达信号的降噪。首先对实验室自制的测深激光雷达系统测到的回波信号进行分解,得到降噪后的回波、噪声及固有频率成分,然后针对降噪后的回波信号,进行非线性阻尼最小二乘算法拟合优化,最终得到全波形回波的分解信号并测得水深。利用MATLAB建立信号模型,对比常用降噪算法处理的降噪效果,结果显示,改进的算法在计算时间、信噪比和均方误差等方面有明显优势;对比0.5~3.0m水深范围内不同降噪算法的实测回波处理效果,经所提方法降噪后,回波信号的测深误差小于0.1m。