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现代战场电磁环境复杂,不同类型电磁信号在时频域碰撞混叠,现有常规侦察手段对此类信号的定位应用受到严重制约。双星时差频差定位体制通过互模糊函数求解信号到达时差和频差,分离频域混叠信号并获得高达公里量级的定位精度,非常适合于复杂电磁环境下的应用。通过求解模糊函数的方法分析了时差频差体制对频域混叠信号的分离和定位能力,然后结合美航母编队及其电磁环境构成,探讨了这一能力在监视航母编队,尤其是跟踪识别编队个体成员的具体应用。仿真与分析结果证明了双星时差频差定位体制的优势,对于天基侦察系统的建设具有重要意义。 相似文献
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模拟误差是制约混合滤波器组信号重构精度的主要原因,如何降低由模拟误差导致
的分解滤波器组系数误差成为了首要问题。引入过采样技术,研究在不同过采样率下8通道
混合滤波器组的性能,寻找到过采样率最优值约等于7%。在不同模拟误差下对基于过采样的
混合滤波器组的性能进行仿真,结果表明,原型结构和双阶型结构的混叠值相近,但后者对
模拟误差的敏感度比前者大。信号重构阶段,在最小二乘法的基础上采用频带加权法进行误
差校准。在1%模拟误差内,采用7%过采样率的原型混合滤波器组相比无过采样,平均混叠值
下降了约50 dB,最大混叠值下降了约94 dB。仿真验证了引入过采样的有效性。 相似文献
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针对星载船舶自动识别系统(AIS)无法避免的信号混叠问题,研究了AIS系统中应用最广泛的1比特差分和2比特差分解调,提出了一种1、2、3比特联合差分反馈的AIS信号非相干解调算法。该算法基于贝叶斯线性模型建立了最大似然估计的1、2、3比特联合差分解调结构,验证了在加性高斯信道中该算法比传统非相干解调算法有更好的抗信号混叠能力。仿真实验表明:该算法的解调误码率与1、2比特联合差分及2、3比特联合差分相比,当误码率(BER)等于10-2时,在加性高斯信道(AWGN)下具有1.5 dB的性能优势,同道干扰信道(CCI)下具有1~2 dB的性能优势。 相似文献
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分时长期演进(TD-LTE)系统为了满足各种环境的需要,支持6种不同的带宽和基带速率。为了满足TD-LTE系统多带宽和多速率的要求,设计了一种兼容TD-LTE多带宽和多速率的多带宽数字下变频方案。方案中采用了时分复用技术、抽取滤波的合理搭配和高性能滤波器实现了资源优化和输出信号的高信噪比。此外,对数字混频器和抗混叠滤波器进行改进,设计出了基于坐标旋转数字计算法(CORDIC)的流水线型混频器和高速并行可配置滤波器。软件仿真和硬件测试证明了TD-LTE多带宽数字下变频的正确性,且具有灵活性、高性能和低资源消耗的特点以及较高的工程实用价值。 相似文献
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无人机信号的探测识别技术是应对无人机黑飞滥用的关键技术之一。在实际信号监测环境中,经常会接收到多个信号的混合信号,它们在时域和频域上混叠且各信号分量调制样式相同。为解决在同频段混合信号中检测识别出无人机信号的问题,提出了一种通过谱特征分析判断无人机信号存在性的方法。分别采用基于二次方谱特征的无人机图传和WiFi混合信号检测识别算法以及基于频谱带宽特征的多无人机混合信号检测识别算法,通过对射频电路采集的信号进行仿真验证,实现了从同频段混合信号中检测识别出无人机信号分量。理论分析和实验测试结果证实了所提检测识别算法的有效性。 相似文献
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李铭 《中国对外贸易(英文版)》2011,(10)
软件无线电是当前军事与移动通信领域的研究热点之一,由于受A/D/A和DSP芯片处理速度的限制,目前的软件无线电系统大多采用折中的实现方案,就是增加专用的数字下变频器或者运行数字变频算法,改变中频或射频信号的采样频率,以保证通用DSP芯片进行实时信号处理.数字下变频的主要目的是经过数字混频将A/D转换输出中频信号搬移至基带,然后通过抽取,滤波完成信道提取的任务.由于软件无线电具有宽带、开放、可编程等基本特点,这就要求变频部分的数控本振必须能产生分辨率高的数字样本来负责载波通道选择:要求抽取滤波器有可编程性及良好的抗混叠特性,以达到窄带和宽带信号的提取;要求脉冲成型滤波器具有良好的信道整形特性并且具有可编程性.FPGA高效的算法结构和可重构性为软件无线电数字中频下变频处理提供了良好的条件. 相似文献
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针对单通道LFM引信欺骗干扰抑制问题,提出了一种基于时频解耦盲分离(TFD-BSS)的干扰抑制算法。该方法首先通过Stretch变换将时频混叠的LFM信号转化为两差频信号,然后利用自适应滤波技术滤出干扰差频信号,并对其进行二次Stretch变换将干扰差频转化为欺骗信号以构造虚拟通道,从而将欠定盲分离转化为非欠定问题,最后通过延时差量法将干扰滤除。实验仿真表明,回波和干扰延时相差5 ns以上即可取得良好的分离效果。该方法不仅可为引信抗欺骗干扰提供借鉴,也是单通道盲分离算法的理论扩展。 相似文献
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为了解决敌方释放箔条干扰我方防空反击任务或者敌方舰船设置角反射器阵列干扰我方对海目标打击任务中的雷达抗干扰问题,提出了一种基于雷达一维距离像的稀疏表达的无源假目标识别的方法。首先,分别利用大量关注目标和无源欺骗干扰的雷达一维距离像数据进行稀疏字典学习,分别得到目标和干扰的稀疏字典;然后利用两种稀疏字典分别对未知的雷达一维距离像信号进行稀疏表达;最后分别计算两种稀疏字典对未知信号稀疏表达的重构误差,利用重构误差比值识别目标和干扰类别。仿真结果表明,在目标与无源假目标干扰的回波不混叠、目标与干扰噪声比3 dB条件下,识别无源假目标欺骗干扰的准确率超过90%,证明了该方法抗无源假目标干扰的有效性。 相似文献