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MIMO雷达中的谱修正旁瓣抑制技术研究

信号处理 2014年第6期30卷 642-647页

作者：李锐洋李军林洪娟何子述电子科技大学电子工程学院四川成都611731

谱修正是一种简单有效的抑制脉压旁瓣的方法,通过对信号的频谱整形,抑制信号带内起伏,并采用频域加窗达到控制脉压信号距离旁瓣的目的。MIMO雷达常用的正交信号经脉冲压缩后存在不希望的距离旁瓣,若直接将谱修正技术用于MIMO雷达各个子... 详细信息

谱修正是一种简单有效的抑制脉压旁瓣的方法,通过对信号的频谱整形,抑制信号带内起伏,并采用频域加窗达到控制脉压信号距离旁瓣的目的。MIMO雷达常用的正交信号经脉冲压缩后存在不希望的距离旁瓣,若直接将谱修正技术用于MIMO雷达各个子带信号脉压处理,由于子带间信号互相关的影响,将不能获得较好的距离旁瓣抑制效果。本文针对该问题,提出了一种对MIMO雷达综合信号进行谱修正和频域加窗的方法,可以更有效地抑制脉压距离旁瓣。仿真结果显示,该方法能取得40dB以上的主副比,且能有效降低系统的复杂度和运算量,在多普勒和角度偏差不大的情况下,其峰值旁瓣电平明显低于传统的匹配滤波。

关键词：多输入多输出(MIMO)雷达脉冲压缩谱修正旁瓣抑制

谱修正算法在随机跳频干扰的旁瓣抑制中的应用

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舰船电子对抗 2018年第4期41卷 80-82页

作者：温帅吴海中国船舶重工集团公司第七二三研究所江苏扬州225101

综合射频技术的发展为雷达、电子战一体化提供了硬件平台,下一步的发展将是雷达和电子战信号共享。随机跳频干扰频谱具有不规则性,可作为一种低截获的雷达信号,但同时也会导致脉冲压缩后旁瓣过高。直接运用谱修正算法处理虽然可以有效... 详细信息

综合射频技术的发展为雷达、电子战一体化提供了硬件平台,下一步的发展将是雷达和电子战信号共享。随机跳频干扰频谱具有不规则性,可作为一种低截获的雷达信号,但同时也会导致脉冲压缩后旁瓣过高。直接运用谱修正算法处理虽然可以有效抑制旁瓣,但也造成较大的信噪比损失,而且还存在稳健性差的问题。通过在谱修正算法中加入调整因子,可以折中选择主旁瓣比和信噪比,同时可以改善算法的稳健性。

关键词：随机跳频旁瓣压制谱修正调整因子

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一种基于谱修正数字脉压旁瓣抑制的改进方法

舰船电子工程 2013年第2期33卷 61-63页

作者：张云雷龚诚卢建斌席泽敏海军工程大学电子工程学院武汉430033 海军司令部北京100032

针对气象雷达应用脉冲压缩体制带来的超低距离旁瓣需求,文章将谱修正方法引入脉冲压缩旁瓣抑制中,在一定条件下,谱修正后脉压输出为窗函数的频谱,通过选取适当的窗函数可以获得超低峰值旁瓣(-60dB),但同时会带来较大的主瓣展宽和信噪比... 详细信息

针对气象雷达应用脉冲压缩体制带来的超低距离旁瓣需求,文章将谱修正方法引入脉冲压缩旁瓣抑制中,在一定条件下,谱修正后脉压输出为窗函数的频谱,通过选取适当的窗函数可以获得超低峰值旁瓣(-60dB),但同时会带来较大的主瓣展宽和信噪比损失。为了解决上述矛盾,该文引入了带宽调整因子来平衡超低旁瓣和其他性能指标,讨论了调整因子的选择和算法的性能。仿真表明,改进后算法不但具有和原频谱修正算法相似的旁瓣性能,在不增加运算量的条件下,具有更小的主瓣展宽和信噪比损失。

关键词：超低旁瓣旁瓣抑制脉冲压缩谱修正

一种改善NLFM信号多普勒性能问题的研究方法

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火控雷达技术 2024年第3期53卷 23-28页

作者：马兰张苡宁井伟周永伟西安电子工程研究所西安710100

由于NLFM信号脉压时无需进行加权滤波就能获得较低的旁瓣电平,近年来广泛受到关注。同时,NLFM信号的多普勒性能较差,且随着发射信号时宽的增大,多普勒敏感性加剧。本文利用谱修正滤波器对NLFM信号的多普勒性能进行改善,降低了多普勒频移... 详细信息

由于NLFM信号脉压时无需进行加权滤波就能获得较低的旁瓣电平,近年来广泛受到关注。同时,NLFM信号的多普勒性能较差,且随着发射信号时宽的增大,多普勒敏感性加剧。本文利用谱修正滤波器对NLFM信号的多普勒性能进行改善,降低了多普勒频移下NLFM信号的旁瓣电平,并通过对正负调频函数下的脉压结果峰值时间求均值,解决了脉压波形峰值的时延问题。

关键词： NLFM信号多普勒性能谱修正峰值时延正负调频

基于台架仿真模型的高速列车齿轮箱轴承动载荷获取方法

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交通运输工程学报 2022年第2期22卷 219-232页

作者：豆硕刘志明李强任尊松杨广雪北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

为获取高速列车齿轮箱轴承在服役振动环境下的动载荷,由动力学软件SIMPACK建立了某型高速列车齿轮箱台架仿真模型;基于谱修正的多点相干随机振动控制算法,通过虚拟激振器施加纵向、横向、垂向的轴箱实测加速度功率谱,再现了齿轮箱受到... 详细信息

为获取高速列车齿轮箱轴承在服役振动环境下的动载荷,由动力学软件SIMPACK建立了某型高速列车齿轮箱台架仿真模型;基于谱修正的多点相干随机振动控制算法,通过虚拟激振器施加纵向、横向、垂向的轴箱实测加速度功率谱,再现了齿轮箱受到的多点相干线路激励;通过台架仿真模型获取了齿轮箱输入轴电机侧圆柱滚子轴承在服役振动环境下的轴承径向载荷、轴承中心轨迹和滚子与外圈滚道接触载荷。研究结果表明:通过谱修正控制算法,在优化速度指数为0.3,进行10次迭代后,轴箱的仿真与实测加速度功率谱相对误差趋于稳定,最大相对误差小于10%;不同的电机输入扭矩下,有无线路激励齿轮箱轴承动载荷表明,电机输入扭矩决定了齿轮箱轴承动载荷均值,而线路激励是齿轮箱轴承动载荷波动的主要原因;频谱分析显示,线路激励增大了轴承径向载荷在中低频带与齿轮啮合频率处的能量;同时线路激励增大了滚子与外圈滚道接触载荷,但是接触载荷的接触区和均值无明显变化;当无线路激励时,轴承中心轨迹沿齿轮的压力角振动,与垂直轴夹角为26°;线路激励使轴承中心轨迹波动范围更大、更随机,在方向上没有明显特征。可见,电机输入扭矩和线路激励是高速列车齿轮箱轴承动载荷的主要来源,台架仿真模型可为高速列车齿轮箱轴承动响应评估和载荷谱建立提供有价值的参考。

关键词：车辆工程齿轮箱台架仿真模型谱修正随机振动控制轴承动载荷

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典型几何热中子计数器效率研究

核技术 1989年第11期12卷 657-661页

作者：陈常茂谭民中国原子能科学研究院

常用的热中子正比计数器,主要是基于~3He(n,p)T和^(10)B(n,α)~7Li反应。由于反应截面大,Q值适当,所构成的计数器具有信号获取简单、探测效率高等优点。本工作对三种典型几何计数器的的探测效率和谱修正系数进行了计算,并与实验结果作... 详细信息

常用的热中子正比计数器,主要是基于~3He(n,p)T和^(10)B(n,α)~7Li反应。由于反应截面大,Q值适当,所构成的计数器具有信号获取简单、探测效率高等优点。本工作对三种典型几何计数器的的探测效率和谱修正系数进行了计算,并与实验结果作了比较。

关键词：热中子计数器探测效率谱修正

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线性调频脉压信号的旁瓣抑制方法

江苏科技大学学报（自然科学版） 2016年第2期30卷 150-155页

作者：高翠翠林明江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003

针对线性调频信号脉冲压缩后产生较大距离旁瓣的问题,提出了一种新的组合窗函数的旁瓣抑制方法.将矩形窗与海明窗混合卷积对线性调频脉冲压缩信号进行加窗,再利用切趾技术进行最小值处理;针对小时宽带宽积脉冲压缩信号,加权后,仍不能满... 详细信息

针对线性调频信号脉冲压缩后产生较大距离旁瓣的问题,提出了一种新的组合窗函数的旁瓣抑制方法.将矩形窗与海明窗混合卷积对线性调频脉冲压缩信号进行加窗,再利用切趾技术进行最小值处理;针对小时宽带宽积脉冲压缩信号,加权后,仍不能满足雷达实际工作的要求,采用让输出频谱逼近高性能的凯塞窗的谱修正技术.仿真结果表明,与传统经典加权抑制旁瓣的方法相比,在时宽带宽积相同情况（TB〈100）下,主副瓣比可提高4～12d B,对于雷达工程技术中改进设计具有一定的参考意义.

关键词：脉冲压缩线性调频信号组合窗函数谱修正

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调频信号超低副瓣脉冲压缩算法

现代电子技术 2018年第13期41卷 25-28,33页

作者：王传志李学华孙清秦正霞成都信息工程大学电子工程学院四川成都610225 中国气象局大气探测重点开放实验室四川成都610225

讨论双向加权超低副瓣脉冲压缩算法,针对其存在的缺点在谱修正技术基础上进行算法改进。试验了线性调频信号和非线性调频信号在改进算法中旁瓣抑制的效果,通过Matlab仿真结果表明,改进的双向加权脉压方法对调频信号具有很好的旁瓣抑制... 详细信息

讨论双向加权超低副瓣脉冲压缩算法,针对其存在的缺点在谱修正技术基础上进行算法改进。试验了线性调频信号和非线性调频信号在改进算法中旁瓣抑制的效果,通过Matlab仿真结果表明,改进的双向加权脉压方法对调频信号具有很好的旁瓣抑制能力。

关键词：双向加权旁瓣抑制谱修正 Kaiser窗调频信号脉冲压缩

深度学习模型在识别堆积核脉冲中的研究与应用

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深度学习模型在识别堆积核脉冲中的研究与应用

作者：马兴科成都理工大学

学位级别：硕士

数字成形方法已成为核脉冲信号的一种重要成形方法。这种方法采用数字信号处理的相关原理进行核信号的参数识别,可以极大提高与优化核仪器的性能。然而,在实际的探测过程中,无论采用何种成形方法,相邻核脉冲之间的堆积是难以避免的,因此... 详细信息

数字成形方法已成为核脉冲信号的一种重要成形方法。这种方法采用数字信号处理的相关原理进行核信号的参数识别,可以极大提高与优化核仪器的性能。然而,在实际的探测过程中,无论采用何种成形方法,相邻核脉冲之间的堆积是难以避免的,因此,数字成形后的堆积脉冲识别就显得十分重要。虽然国内外众多学者和研究团队在核脉冲的成形、采集以及参数识别方面进行了非常深入的研究,但是受限于传统方法在性能上的缺陷,目前数字成形后堆积脉冲的识别及分离仍然是一个难题。随着深度学习的出现和不断发展。一些内部神经元结构更加复杂、神经元之间连接方式更加多样且层数更深的深度学习模型,通过训练更多数据,使其能够像人脑一样对外界事物进行感知和理解。目前将深度学习技术引入核脉冲参数识别以及谱修正的相关研究还处于初步探索阶段。因此,将深度学习这一新型技术引入该领域就变得十分迫切。本文首先将连续的脉冲信号离散化后再利用经典的数字成形方法对离散的指数脉冲成形,使其具有时间序列的特性。接着,利用深度学习模型对复杂的非线性时间序列强大的学习能力,研究一种高效稳定的核脉冲参数识别方法。最后,基于堆积脉冲识别的研究基础上,研究了一套分类、分级的深度学习谱修正技术。实验结果表明:(1)无论是高斯成形还是梯形(三角形)成形,在数据集足够丰富、深度学习模型训练足够充分的条件下,基于深度学习的堆积脉冲识别技术均能够有效地识别和分离堆积脉冲。(2)采用复合型深度学习模型确实能够在识别堆积脉冲的过程中,提高计算效率,节约时间。(3)对于Cs的能谱,采用Na I(Tl)探测器与N-G275铅室组合的探测器测量200秒并且采用S-K高斯成形时,且脉宽为202Ts时,该谱发生脉冲堆积的概率约为3.39%。采用LSTM模型能够在相邻脉冲之间的最短间隔时间为50Ts的条件下准确对堆积脉冲进行识别,该深度学习模型识别堆积脉冲的能力为74.39%。同样对于Cs的能谱,当其采用梯形成形,且成形时间为340Ts时,该谱发生脉冲堆积的概率约为5.65%,采用CNN-LSTM模型能够在相邻脉冲之间的最短间隔时间为20Ts的条件下准确对堆积脉冲进行识别,该深度学习模型分解堆积脉冲的能力为93.96%。(4)对于高计数率的X射线光谱,采用FAST-FDD探测器作为实验研究平台。其中,对于Pu的标准源,当探测时间为120s时采用梯形成形且成形时间为70Ts时,其发生脉冲堆积的概率为16.789%。采用CNN-LSTM模型能够在相邻脉冲之间的最短间隔时间为30Ts的条件下准确对堆积脉冲进行识别,该深度学习模型分解堆积脉冲的能力为54.89%。对于Fe标准源,当探测时间为500s时采用三角形成形且成形时间为60Ts时,其发生脉冲堆积的概率为2.240%。采用CNN-GRU模型能够在相邻脉冲之间的最短间隔时间为40Ts的条件下准确对堆积脉冲进行识别,该深度学习模型分解堆积脉冲的能力为33.07%。(5)对于Fe标准源的X射线光谱的修正,采用FAST-SDD探测器作为实验研究平台。通过本文提出的基于分类、分级的深度学习谱修正模型,能够对平均间隔时间为145Ts的实测相邻脉冲序列达到80.78%的堆积脉冲识别效率。从而将整个Fe标准源的X射线光谱的计数率提升约4.7361%。综上所述,本文提出的方法能够有效克服含有噪声的堆积脉冲在参数识别过程中的困难,识别到的参数具有较高精度,并且能够有效对高计数率背景下的谱计数率进行修正,是一套性能良好的堆积脉冲识别与谱修正方法。

关键词：堆积脉冲脉冲成形深度学习谱修正