提出一种基于区域分解的二维海面生成方法,将海谱划分为若干个子区域,分区域生成同完整海谱相对应的海面。将加权曲率近似方法与区域分解相结合,计算整幅海面的电磁散射,仿真并分析了L和X波段下海面多普勒谱特性。结果表明,所提出的方法解决了具有庞大采样网格的海面生成和电磁散射计算问题,使得在微波高频段下的粗糙海面多普勒谱仿真仍可在普通微机上实现,且更适应于多线程并行运算。

二维近程微波全息成像技术已被考虑应用于人体安检、医疗成像、隐匿武器检测等,该技术采集前、后向散射数据,入射场完全由测量或模拟直接获得,成像质量和分辨率相比近程毫米波全息成像技术有一定提高。但该技术现阶段还没有成像系统,仍处于起步阶段。对于该技术的算法实现,给出了一套利用任意复杂电磁计算(feldberechnung bei korpern mit beliebiger oberflache, FEKO)软件模拟目标散射波和入射场,并对获取数据进行网格化方法处理,最终将处理后数据重构目标图像的实现方案。在此基础上,证明了真实的入射场和前向散射数据对成像效果影响显著,同时分析了不同扫描孔径、天线位置、复杂物体的成像效果,并给出相应结论,为实际应用提供参考数据。

地面无线电干扰源是威胁民航通信安全的重要因素，为了快速准确地定位地面干扰源，提出了一种新的基于飞机散射信号的干扰源位置估计方法。首先，根据多普勒频移特征选取若干相关系数最大值参考点；然后，利用加权质心法通过选中的参考点估计干扰源的位置；深入讨论了参考点点数与定位精度之间的关系以及最大相关系数灵敏度与定位精度之间的关系。仿真实验结果表明，与已有方法相比，在不同噪声条件下,所提方法定位精度更高，且计算复杂度较低。

空时自适应处理算法能够增强全球定位系统接收机的抗干扰性能,但是通过对均匀线阵和均匀圆阵进行理论分析发现,当强干扰信号垂直于天线阵组成的平面时,使得接收信号协方差矩阵奇异,不能计算最优权值,因而对特定方向的强干扰无法有效抑制。为了防止这种情况的出现,构建了基于立体结构的7单元天线的双正四面体阵,该阵型有效地减少了各天线共面情况的出现。仿真结果表明,新阵型不仅可以有效检测特定方向的强干扰,而且具有更好的天线方向图和捕获性能。

针对非线性非高斯条件下目标跟踪容易发散和精度下降等问题,将容积粒子滤波引入到交互式多模型算法中,提出了一种基于容积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法在粒子先验分布更新阶段,利用容积卡尔曼滤波器融入最新的观测数据并产生重要性密度函数,使其更加逼近系统真实状态的后验概率密度,改善了粒子滤波的性能。仿真表明在运算时间未显著变化的情况下,该算法与交互式多模型无迹粒子滤波算法相比有着更高的滤波精度和稳定性。

为了在树荫下、建筑物内等受遮挡的环境中实现对弱信号的跟踪,需要对传统的载波环路加以改进。提出一种基于卡尔曼滤波的锁频环(frequency lock loop, FLL)改进算法,在传统FLL的鉴频器与环路滤波器中间加入卡尔曼滤波模块,并在环路滤波器和卡尔曼滤波模块之间加入数据处理模块。在相同条件下,分别对传统FLL和改进后FLL进行仿真测试。实验表明,改进后的FLL不仅能跟上信噪比低至-30 dB的信号,且在跟踪精度上也比传统FLL提高很多。

随着射频功率放大器的发射功率不断提升,特别是Doherty功放的广泛应用,使得功放的非线性特性不断增强。为了满足高线性化的需求,数字预失真(digital predistortion, DPD)技术要求达到更优的非线性校正效果。提出一种基于线性插值基的数字预失真方法,所提方法将线性插值基引入到数字预失真的行为建模中,达到优化的非线性校正效果。同时所提方法通过与查找表的实现方式结合,非常利于系统应用。仿真实验中采用20 MHz长期演进(long term evolution, LTE)信号进行实验,新方法较广义记忆多项式方法在临道泄露比指标上改善了近7 dBc以上。

空间谱估计一直都是水声阵列信号处理研究的热点问题,而一般认为目标和背景干扰的信息都蕴含在接收信号协方差矩阵中,因而现有的谱估计技术大多针对接收信号的协方差矩阵进行处理。由于信号和噪声的相关性,导致协方差矩阵中主对角线元素上的噪声分量最大。针对这一特性提出了基于对角减载的水声阵列采样矩阵求逆(sample matrix inversion, SMI)最小方差无畸变响应(minimum variance distortionless response, MVDR)波束形成技术。理论推导了对角减载量对输出功率谱目标方位上输出信噪比的影响,分析了最佳对角减载系数的选取原则。并针对实际工程应用情况,研究了由有限次快拍数估计的采样矩阵得到最佳对角减载系数的方法,该方法无需预估信号源数。通过算法仿真和海试数据处理,对比验证了基于对角减载的SMIMVDR空间谱估计的有效性和可靠性。对于背景噪声级较强的水声阵列信号处理环境来说,所提方法能有效提高高斯白噪声背景下的声纳多目标分辨性能。

空时插值方法通过对地面杂波空时导向矢量进行插值变换,能够有效地降低机载前视阵雷达地面杂波的距离依赖性,改善空时自适应处理器的杂波抑制性能。然而,当机载雷达接收通道存在阵元误差时,该方法对接收的数据处理失效。针对该问题,提出一种稳健的空时插值方法,该方法在杂波空时导向矢量周围选取约束导向矢量,然后进行插值变换,补偿地杂波距离依赖性。仿真结果表明,当机载雷达接收通道存在阵元误差时,该方法能够有效地降低接收的地杂波数据的距离依赖性,提高空时自适应处理器的杂波抑制性能。

为了使传统波数域成像算法能够很好地适用于双基地合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR),首先建立了双基地SAR的等效单站模型。然后又进一步建立了基于该等效单站SAR的波数域二维频谱模型。通过分析发现,传统的波数域成像算法会造成波数域回波信息的损失,从而达不到理想的聚焦效果,所以为了充分利用全部波数域回波信息以提高聚焦能力,提出了一种全新的波数域成像数学模型。最后实验结果验证了新算法的有效性。

斜投影极化滤波是高频地波雷达(highfrequency surface wave radar， HFSWR)抑制干扰的有效方法。分析了干扰估计误差对斜投影极化滤波器性能的影响,指出多普勒处理后的电离层杂波较处理之前具有更高的干噪比,在距离多普勒域处理可获得更佳的估计精度和干扰抑制效果。提出一种基于距离多普勒域的电离层杂波极化抑制方法,并使用实测数据对其处理效果进行验证。对某HFSWR实验系统实际录取的数据处理结果表明,电离层杂波干扰得到有效抑制,信干比改善可达15 dB以上。

针对宽带雷达扩展目标检测这一问题,提出了一种在复高斯白噪声背景下基于压缩感知(compressed sensing, CS)测量值的检测新方法。新方法将CS理论引入到宽带雷达扩展目标检测领域,首先通过构造sinc基来稀疏表示扩展目标的一维距离像(high resolution range profile, HRRP),再由复杂的近似消息传递(complex approximate message passing, CAMP) 算法从被复高斯白噪声污染的CS测量值中得到HRRP由sinc基线性表示的相关系数,最后由基于l-0范数的检测器实现扩展目标检测,同时经过推导得到虚警概率和检测概率。基于实测宽带雷达回波数据的实验结果表明,所构造的sinc基可以较好地稀疏表示扩展目标的HRRP；和传统的检测器相比,所提出的新方法可以更好地实现扩展目标检测。

采用一维线阵天线的混合天地波雷达(hybrid skysurfacewave radar, HSSWR)系统不能利用仰角信息抑制多径扩展多普勒杂波(spread Doppler clutter, SDC),这制约了HSSWR系统在船舶目标探测方面的实际应用。针对这一问题,根据SDC与稳定海杂波在分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)域的不同聚集特性,提出一种基于FRFT的多径SDC抑制方法。理论分析和仿真实验验证了该方法的有效性。

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同搜索是多UAV协同一个重要研究方向。随着战场环境的复杂化,UAV对动态时敏目标的搜索显得尤为重要。针对动态时敏目标的运动特性,首先建立动态时敏目标的运动预测模型,为了降低由于目标运动造成的不确定性以及优化UAV的搜索性能,在采用贝叶斯理论对目标存在概率进行更新的基础上,研究了一种基于高斯分布的目标转移概率密度,通过计算得到动态时敏目标的存在预测概率,然后合理建立UAV协同搜索的性能指标函数,在分布式模型预测控制框架下,将多UAV集中式在线优化问题转化为各架UAV的分布式在线优化问题,最后对性能指标函数进行优化求解。通过仿真验证了所提方法的有效性。

研究通过无线网络进行通信的多机器人系统的一致性问题。多机器人系统在固定通信拓扑下可建模为特定的网络控制系统,考虑信道噪声、不确定短时延和数据包丢失等因素的影响时,其可进一步视作由丢包率约束的异步动态系统。通过构造李雅普诺夫(Lyapunov)函数,运用线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)方法,得到了该系统指数稳定的充分条件。为实现多机器人系统的运动一致性,设计了控制器；讨论了不同的指数收敛率对多机器人系统收敛速度的影响,并进行了相应的理论证明和仿真验证。

战前制定合理的火力分配方案，可以优化资源配置，用最小的代价获取最大的战场收益。综合考虑攻击、资源和毁伤概率等约束条件，建立了火力分配多目标优化数学模型。提出了一种求解火力分配模型的分解进化多目标优化算法，并设计了不可行解修复方法。仿真实验得出两个结论，一是不可行解修复方法可以显著提高算法的收敛性；二是在解决火力分配优化问题上，所提算法具有较好的收敛性和分散性，采用合适的分解方法可以有效提高算法的性能。