一种基于神经网络提取旋波材料参数的新方法

提出了一种从测试的S参数中提取旋波材料参数的新方法——神经网络法。针对旋波材料参数的自由空间测试方法，本文采用BP神经网络来构建映射模型，利用不同算法对网络进行训练，从而获得所需的网络。结果表明，该方法计算速度快、精度高，解决了求解非线性方程组解的模糊性问题，确保了测试结果的可靠性。该方法所构建的网络可用于材料测试后旋波材料参数的快速提取。     

一种基于简化极化敏感阵列的APES波束形成算法

为了有效降低极化敏感阵列各共点分量之间互耦的相互影响,进一步提高极化阵列的滤波性能,基于新的阵列模型提出了幅度相位估计（APES）波束形成算法。首先,给出了简化极化阵列的布阵模型和接收信号模型;然后,针对简化极化阵列给出了极化APES波束形成算法的详细理论推导,得到了最优权向量的表达式;最后,通过仿真实验验证了极化APES在波束形成方面的有效性。仿真结果表明该算法在强期望信号功率、低采样快拍数或是存在相干干扰的情况下都具有稳定的波束图。     

星基增强系统接收机中的导航比特同步设计与性能仿真

星基增强系统(SBAS)中导航电文速率为500符号/秒,针对其弱信号时找导航比特边界难的特点,提出了基于最大似然算法的比特同步算法,给出了在SBAS接收机中比特同步的应用公式和实现方法,并进一步创新性地设计了包含有软判决和多次判决的比特同步综合流程;最后在多种导航比特分布的情形下,对最大似然比特同步算法进行了不同载噪比下的性能仿真,确认了此算法在接收信号很弱时仍然有效。     

降秩的空时联合抗干扰技术分析

针对GPS接收机容易受到干扰的缺陷,采用空时联合进行自适应抗干扰方案,利用多级降秩维纳滤波计算权值的方法,大大减小了计算量,同时具有很快的收敛性能,能够保证复杂多变环境的抗干扰能力.通过仿真验证了算法的有效性,分析了干扰数目的改变和时域抽头数目的选择对算法性能的影响,以及在采用多级降秩维纳滤波算法时如何选择分解阶数和送入数据的长度,得出的结论对工程应用具有一定的指导意义.