基于SAMV-SML的主瓣干扰抑制算法

针对主瓣干扰下自适应波束形成出现的波束畸变和主瓣偏移等问题,提出基于随机最大似然稀疏渐进最小方差(Sparse Asymptotic Minimum Variance Stochastic Maximum Likelihood,SAMV-SML)的主瓣干扰抑制算法。利用SAMV-SML算法准确地估计目标方位和功率,重构旁瓣干扰噪声协方差矩阵,避免将期望信号引入权矢量,并根据估计的主瓣干扰方位和期望方位,利用相关系数判断主瓣干扰特征矢量,构造特征投影预处理矩阵,实现多主瓣干扰抑制。仿真实验表明该算法能够实现波束保形,达到更快的收敛速度和更高的输出信干噪比。此外,还验证了该算法具备处理相干主瓣干扰的能力。

主特征提取法在天气雷达降水估测集成分析中的应用

提出使用主特征提取法对天气雷达定量估测降水的几种模式结果进行集成分析 ,获得降水分布的共同特征 ,并参照雨量计资料确定雷达探测范围内的降水强度分布 。

1900—2000年地球主磁场的本征模分析

利用1900—2000年国际参考地磁场模型（IGRF），对地球主磁场的空间结构和长期变化进行了自然正交分量分析，得到了组成地磁场的主要成分（本征模）及其随时间的长期变化（SV）．第一本征模描述主磁场稳定结构的总体特征，其强度随时间单调减小；第二本征模主要描述印度洋和南大西洋地区正异常特征，其强度也随时间单调变化；第三本征模对应于加勒比地区正异常，其强度呈100a周期的变化，目前正处于下降阶段；第四本征模的主要特点是北美正异常和南亚负异常，其强度呈80a周期的变化；第五本征模对应尺度较小的局部磁异常，其强度的变化周期约60a；第六及其以后的本征模则对应空间尺度更小和时间变化更快的磁异常．分析表明，太平洋地区的磁场经历着缓慢的单调减小变化，其结构比较稳定，几乎完全包括在第一本征模中．但是，印度洋磁场结构较复杂，它是由空间结构不同和变化周期各异的多个本征模组成的．大西洋的北部、中部和南部分属不同本征模，它们有完全不同的时间变化特性．

缆载吊机主桁架的强度及稳定性分析

主桁架是缆载吊机的主要承重部分,必须对其进行强度和稳定性计算,由于结构比较复杂,手算准确性较低,故应用有限元分析软件ANSYS进行分析。对主桁架进行有限元建模,建模主要考虑型钢的截面形状和安装方向;根据桁架的实际受力情况,分别计算各种力的大小,选取相应的系数,进行力的累加;根据实际情况,确定边界条件,对需要进行约束的自由度进行约束;最后进行静力分析和屈曲分析分别获得主桁架的应力情况和失稳临界载荷,以最终确定方案的可行性。

基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法

当主瓣干扰功率较大时,基于特征投影预处理(EPB)的自适应波束形成算法抑制旁瓣干扰的能力大大下降甚至无法有效抑制,因此,在EPB算法的基础上提出了基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法。首先将特征投影预处理后的数据向去除了主瓣干扰的干扰信号子空间上投影,对得到的数据进行适当的加权,再加到特征投影预处理后的数据上,以加强旁瓣干扰信号功率;其次利用干扰加强后的采样信号形成新的协方差矩阵,并计算其自适应权矢量;最后利用求得的自适应权矢量获得阵列输出,并对该算法的信干噪比进行了简要分析。仿真结果表明,当主瓣干扰功率较高时,该算法能够在旁瓣干扰方向上形成较深的零陷,具有更好的旁瓣抑制效果。

关于板材合理下料的一种数学方法

用随机规划和滚动优化理论，研究板材合理下料的数学问题。并设计出了相应的计算机软件．

子阵域盲源分离应用于主瓣抗干扰算法研究

阵列雷达的主瓣干扰抑制是雷达抗干扰领域的一个难题。提出了一种基于子阵域的盲源分离主瓣抗干扰算法。该算法以特征矩阵近似联合对角化(joint approximate diagonalization of eigen-matrices,JADE)盲源分离算法为基础,与传统的全向阵列算法相比,该算法提供了较低的复杂度,尤其是针对大型阵列时,算法的优势更加显著。其设计思路是先将全向阵列划分到子阵域;然后在子阵域的基础上利用多重信号分类和恒虚警检测,设计了一种新的盲源分离信道数预估计方法,为JADE提供先验信息;最后设定盲源分离通道数,使接收信号分离,并将分离信号分别进行脉冲压缩、信号检测等步骤,从而达到雷达主瓣抗干扰的目的。通过仿真分析可知,该方法可以实现目标信号和干扰信号的有效分离,且计算量对比全向阵列有显著降低,具有一定的工程应用前景。