摘要：雷达波形优化作为雷达领域中最重要的课题之一,受到广泛关注。雷达探测波形不仅要有恒定的幅度,还要有低的自相关副瓣。由于恒模约束是非凸的,所以针对低自相关旁瓣恒模波形优化问题复杂度很高。已有算法通常将包含波形幅度和相位信息的多维向量空间作为优化问题的可行解集合,计算过程需要恒模约束条件参与,导致寻优难度和计算量较大。该文提出了一种相位域低积分旁瓣恒模雷达波形优化方法,将对恒模波形寻优的可行解空间压缩至波形相位域的向量集合,对恒模波形向量中各元素相位与其他元素之间的关系进行深入分析并进行解析表示,进而基于坐标下降法的迭代优化思想对波形向量各元素依次更新。通过压缩可行集规模和采用闭式解更新变量的方法,获得了自相关积分旁瓣性能更优的波形序列,并有效降低了计算复杂度,提升了优化效率。最后该文通过数值仿真的方法验证所提方法的有效性。

摘要：研究了在相似性约束下的多输入多输出(MIMO)雷达恒模波形设计问题。在存在信号依赖性干扰和高斯白噪声条件下,以最大化信干噪比为目标函数,以恒模和相似性为约束构建了数学优化模型,并采用迭代方式对发射波形和接收滤波器进行更新。在对波形序列优化过程中,由于恒模约束是非凸的,该数学优化模型为一非凸数学优化问题,计算难度较大。文中提出了相位域乘子法对MIMO雷达恒模波形优化问题进行快速求解。该算法将对恒模波形序列的直接优化问题转化为对波形相位序列的优化问题,降低计算复杂度。通过数值仿真手段将该算法与现有方法进行比较,结果证明了该算法能够有效获得具有低自相关积分旁瓣水平的波形,且具有较低的计算复杂度。

摘要：基于张量模型的参数估计是雷达信号处理的一个发展趋势,然而现有张量算法无法在估计精度和计算复杂度方面达到良好的折衷。为解决上述问题,提出一种三维压缩感知(Three-way compressive sensing,TWCS)的多输入多输出雷达角度估计算法。利用匹配滤波后的信号内部隐含的多维结构,将接收数据堆叠成一个三阶张量模型。为降低高维张量在存储和计算方面的复杂性,利用高阶奇异值分解对高维张量数据进行压缩。其次将压缩后的张量与三线性模型相联系,获取压缩的方向矩阵。利用目标角度在所处背景的稀疏性,设计两个过完备字典,采用优化的方法获取目标角度。由于利用了接收数据的多维结构,TWCS中参数估计的精度要优于传统的子空间算法。此外所提TWCS算法不需要额外配对计算,且能进一步获取目标的多普勒信息。最后,利用仿真实验验证TWCS算法的估计效果。

摘要：随着环保要求的日益严格,南钢燃供厂针对化工生产区域尾气治理进行了有效的尝试,提出了具体工艺方案,并在实施运行后不断完善、改进。

摘要：随着雷达工作的电磁环境越来越复杂,解决雷达与其威力范围内己方电磁辐射设备之间的相容性问题成为研究热点。为了减弱共址MIMO雷达与己方电磁辐射设备之间的相互干扰,以最小化己方电磁辐射设备所占据空频域范围内的雷达谱能量为准则,提出了基于可行点追踪-连续凸逼近的雷达波形与接收滤波器联合优化方法,不仅完成了对雷达谱的塑形,而且实现了对信号依赖性干扰的有效抑制。

摘要：安塞油田生产过程中,对采出水进行处理,使其达到注入水的水质标准后,实施采出水的回注,达到注水压力和注水量的要求,实现水驱的开发效率。通过对注水开发油田的研究,细分层位进行注水开发,达到水驱的开发效率。