基于贝塞尔函数基信号分解的微动群目标特征提取方法

微动特征提取是群目标分辨的有效手段,以往针对孤立目标的特征提取技术不再适用。针对此该文提出了一种基于信号分解的微动群目标特征提取方法。首先通过分析微动信号的正弦调频(SFM)形式,推导了SFM信号相位项在k-分辨率贝塞尔函数基上的分解结果;然后根据回波分解结果中微动频率与函数基的一一对应关系进行频率粗略估计,并针对误差产生原因给出了精确的微动频率估计方法;最后在离散信号相位解模糊的基础上,完成各子目标的微动频率提取。仿真实验验证了算法的有效性,且与正弦调频傅里叶变换(SFMFT)算法和平均幅度差函数(AMDF)算法相比具有更高精度。

二维氢原子中的基态奇异特性数值精确对角化法

利用数值有限差分法处理二维氢原子的基态波函数时,计算结果发现其存在着数值奇异特性.本文通过构造一套具有正交完备性的离散贝塞尔基函数,并结合基于Lanczos技术的数值精确对角化方法研究二维氢原子中的基态波函数的数值奇异特性,得到的波函数数值解及其相应的本征能量均与解析结果相一致.这套新的完备的离散贝塞尔基函数,可以在研究一些波函数具有数值奇异特性的体系中发挥至关重要的作用.