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Pulse-to-pulse periodic signal sorting features and feature extraction in radar emitter pulse sequences被引量：5: 2010年; A novel class of periodically changing features hidden in radar pulse sequence environment,named G features,is proposed.Combining fractal theory and Hilbert-Huang transform,the features are extracted using changing characteristics of pulse parameters in radar emitter signals.The features can be applied in modern complex electronic warfare environment to address the issue of signal sorting when radar emitter pulse signal parameters severely or even completely overlap.Experiment results show that the proposed feature class and feature extraction method can discriminate periodically changing pulse sequence signal sorting features from radar pulse signal flow with complex variant features,therefore provide a new methodology for signal sorting.; Qiang GuoZhenshen QuChanghong Wang; 关键词：雷达辐射源脉冲序列周期信号 HILBERT

K-ICA算法的舰船直扩通信信号检测被引量：1: 2010年; 根据舰船通信系统的多天线阵结构,提出一种适合舰船通信的新的非合作直扩信号检测方法,与传统多信号检测方法不同,新方法在预处理部分引入了核独立分量分析技术,克服了多个信号频段重叠、频谱交叉时信号难以分离的难题,提高了后续部分直扩信号的检测与识别准确率,通过仿真分析,验证了该检测方法的有效性.如对决策参数做适当调整,该检测方法同样适用于其他通信信号的检测.; 张晓林顾学迈国强; 关键词：舰船通信直扩信号

基于期望模式修正方法的混合网格多模型估计被引量：4: 2012年; 针对期望模式修正(EMA)变结构多模型估计中基础模型集固定不变而扩张模型修正能力有限等问题,提出了一种改进的EMA变结构多模型算法(M-EMA).该算法将所用模型集合构造为混合网格结构,并引入自适应网格(AG)技术和可能模型集(LMS)技术,用于混合网格中修正模型网格与基础模型网格的生成,从而使参与状态估计的模型集合更加接近于系统真实模式,达到优化模型集合的目的.仿真实验证明,该算法有效提高跟踪精度和稳定性,同时减少了对目标机动方式与模型集合拓扑结构设计的依赖.; 刘扬国强吴钦章; 关键词：机动目标跟踪变结构多模型估计

基于云模型联合几何覆盖算法的雷达信号分选新方法被引量：1: 2012年; 提出了一种基于云模型联合几何覆盖算法的雷达信号分选识别新方法。该方法首先采用几何覆盖算法对具有参数先验信息的雷达信号样本进行学习,将信号划分到不同的覆盖领域,然后用云模型描述各领域与待测脉冲信号之间的隶属度关系,实现待测信号的分选识别,解决当前电子侦察环境中,信号参数交叠的密集雷达信号的实时准确分选问题。仿真结果表明,与传统的信号分选识别方法相比,该方法是有效的。; 国强杨多; 关键词：雷达信号分选识别云模型

二维经验模态分解技术在混浊度检测中的应用被引量：1: 2012年; 针对液体混浊度检测易受噪声影响这一技术问题,提出了一种基于二维经验模态分解联合Robert算子的医疗液体混浊度检测方法,对医疗液体图像进行二维经验模态分解,将液体图像分解成多层本征模态函数(IMF),并利用Robert算子对各分量IMF进行边缘检测,选择性地逐层重构出图像边缘,从而将图像与杂质的边缘细节突显出来.实验结果表明,该方法有效地降低了随机噪声对液体混浊度检测的影响,提高了液体混浊度检测的精度,进而验证了该算法的可行性和有效性.; 国强刁元鹏赵群毛良明; 关键词：二维经验模式分解 ROBERT算子

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪被引量：6: 2012年; 变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法-多速率变结构多模型方法(MR-VSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.; 刘扬马钊吴钦章; 关键词：机动目标跟踪

高阶统计分析的m序列检测新方法被引量：9: 2010年; 为了提高直扩信号中m序列的检测效率,研究高阶统计分析(HOS)理论的m序列检测问题.在理论上,重新对m序列三阶相关函数的形式作了正向和反向的区分.由m序列三阶相关函数峰值求得本原多项式的一般推导方法,并结合多项式求最大公因式的矩阵斜消变换理论,提出利用高阶统计分析理论求m序列本原多项式的规律算法,仿真结果验证了此方法有效可行.同时,分析了高斯噪声信道下此算法的性能,仿真结果表明,此算法在-10 dB时的检测概率接近70%.; 张晓林佟婧李佑虎; 关键词：M序列本原多项式高斯噪声

引入模糊推理与强跟踪滤波技术的变结构多模型估计被引量：2: 2011年; 针对固定结构多模型方法(FSMM)应用于机动目标跟踪时滤波精度不高的问题,提出了一种模糊混合网格变结构多模型方法(FHGMM).FHGMM中的全体模型集由模糊基础模型网格(FBMG)和模糊修正模型网格(FAMG)组成.在此框架下,首先利用模糊推理技术对FBMG的拓扑结构进行实时调整,然后将模糊强跟踪滤波方法应用于FAMG区域中心的更新,并实时生成能够在系统模式空间自由滑动的FAMG,最后利用最优融合原理得到系统的整体估计.仿真结果表明,FHGMM与FSMM相比,目标位置、速度、加速度的滤波误差均值分别从5.5 m、1.037 m/s、0.187 m/s2减小到5.15 m、0.96 m/s、0.13 m/s2,算法单拍时间从0.02 s增加到0.037 s.; 刘扬国强吴钦章; 关键词：机动目标跟踪混合网格模糊推理

基于FPGA的罗兰C信号源设计被引量：4: 2012年; 在研究罗兰C信号特点的基础上,给出了一种罗兰C信号源的设计方案.本设计中,以软件无线电理论作为指导思想,采用了FPGA芯片作为算法主要实现器件,通过硬件语言编程的方式实现罗兰C信号的产生,三态脉冲位置调制(3s-PPM),信道编码—CRC(循环冗余校验)、RS(里德—索罗蒙)编码以及授时电文的下发.; 朱道山; 关键词：罗兰C FPGA 软件无线电

基于双层模型网格的变结构多模型估计被引量：1: 2011年; 提出了一种双层网格变结构多模型(DLG-VSMM)算法用于复杂系统的状态估计.DLG-VSMM算法中的全体模型集由1个拓扑结构自适应调整的基础模型网格M和1个能在系统模式空间自由滑动的修正模型网格C组成.首先利用可能模型集技术实时对基础模型网格结构进行调整;然后利用自适应网格技术产生修正模型网格的区域中心并生成自适应修正模型网格;最后利用最优融合原理得到系统的整体估计.仿真结果表明,DLG-VSMM算法在计算量增加不大的情况下提高了算法的跟踪精度.; 刘扬国强吴钦章; 关键词：变结构多模型估计

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国家自然科学基金(60872108)

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