跳频通信中一种结合干扰预处理的平方定时同步算法

为了提高跳频通信中定时同步算法的准确性,设计了一种结合干扰预处理的跳频信号定时同步算法。首先对解跳后信号在时域完成基于能量的自适应门限的干扰检测,并根据检测结果将受干扰信号进行置零预处理;其次对预处理后的信号采用平方法进行定时误差估计;最后根据估计结果内插完成定时恢复。结果表明,提出的改进算法选取长度为200跳的符号,在干扰相对带宽为30%、干信比为10 dB、信噪比为5 dB、时钟稳定度为1×10^-6的条件下,进行干扰预处理后定时,归一化定时误差的方差为0.000 75,满足跳频系统解调性能损失小于0.5 dB的要求。设计方法提高了干扰条件下平方法定时的准确性,在跳频通信抗干扰应用中有一定的参考价值。     

TD-SCDMA系统智能天线波束形成算法的研究

TD-SCDMA系统基站端的智能天线通过波束形成能够显著减小多址干扰,改善通信质量.提出了一种加入扩频序列的协方差矩阵求逆最小二乘恒模(SMI-LSCMA)波束形成算法,该算法在SMI-LSCMA基础上利用特定用户信号的扩频序列信息来锁定该用户接收信号,这样可以使权值向量更新算法更快收敛.经过仿真验证,该算法具有较好的...     

经验模态分解在切削振动信号分析中的应用

为了分析切削振动的变化规律及产生根源,采用在线监测的方法采集振动信号,提出了运用经验模态分解对振动信号进行分析的方法,构建了分段频率变化的仿真振动信号,分别对仿真振动信号进行短时傅里叶变换、小波变换和经验模态分解时频分析。结果表明,经验模态分解方法具有更高的时频分辨率,运用经验模态分解方法对实际振动信号进行分析,提取典型分量绘制希尔伯特幅值谱,能较好地反映振动信号的时频变化规律。经验模态分解适合对切削振动信号进行分析,但是需要对算法的模态混叠及计算效率低等不足进行完善。研究结果对非平稳信号的分析具有参考价值。     

非合作信号射频域干扰抵消性能分析

针对航空测控系统面临宽带干扰时,缺乏有效的抗干扰手段的问题,研制了定向天线和全向天线的接收结构,可在射频域抵消外来的非合作信号,以保证合作信号的准确接收。并讨论了单抽头和多抽头两种结构模型。利用干扰抵消算法,以剩余非合作信号功率最小为准则,进行了理论推导。并提出在多抽头结构的工程实现中采用矢量调制器来进行幅度和相位的调整。仿真结果表明:对于单抽头结构,在2.6GHz频段,对于带宽100 MHz的信号,当延迟线长度调整误差为2%时,最优的干扰抑制能力达到了45dB,当考虑幅度调整误差为10%时,干扰抑制能力会降低约10dB;对于多抽头结构,使用与单抽头相同的信号。以双抽头为例,当传输时延差固定时,最优干扰抑制能力可达81dB,仿真结果从理论上验证了接收结构的可行性。     

基于惯性导航的室内定位误差修正算法

针对惯性导航系统(INS)在室内定位过程中,位移误差随时间不断积累而导致定位精度不高的问题,通过分析人行走的特征,以及行走过程中零速点的特性,提出了基于惯性导航的室内定位误差修正算法。使用最大似然估计法对加速度计和陀螺仪的输出参数进行判断,确定零速点,然后通过扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,分别建立定位系统的状态方程和观测方程对误差进行修正。利用Matlab搭建仿真平台,对算法进行了仿真。仿真实验结果表明:改进后的零速检测算法,提高了零速点检测准确率,使位移误差得到了有效抑制,并将定位误差控制在了3%以内。改进算法对室内定位误差修正具有一定的实用价值。     

基于Web的无线电干扰检测仿真

利用LabVIEW和Matlab混合编程技术对无线电干扰检测进行了仿真,并实现了Web发布。用户通过访问实验室网站,注册后即可在线研究检测率与信噪比、算法、分集数和信道类型的关系。此举有利于普及无线电安全知识,促进无线电干扰检测技术的发展。     

应用于雷达干扰机的单比特测频算法研究和优化

新体制雷达对抗技术的发展,对高宽带雷达信号的高速度、高灵敏度测频提出了日益迫切的需求。接收机是一种常用的雷达干扰机,其测频模块作为雷达对抗技术的一大核心模块,直接决定信号监测的覆盖带宽、信号处理的实时性以及灵敏度等方面。考虑到FPGA资源的稀缺性,设计旋转因子,得到改进的单比特测频算法,避免传统的离散傅里叶变换过于依赖大量乘法运算的不足。对0.2～2.2GHz的随机频率正弦信号进行测试,未过度引入误差,且大幅优化了时间和空间复杂度。在新型RFSoC平台下编写Verilog代码进行实际测试和仿真优化,对比了基16到256的单比特测频性能。实验结果显示：权衡响应速度及灵敏度,基64的单比特测频最适合2GHz带宽的雷达干扰技术需求,可以做到-50dBm的灵敏度、18.75MHz的最大频率精度误差;在低于100 ns的测频时间内,实现了对2.4 GHz的宽带信号的快速测频。     

基于探地雷达的水利工程质量检测研究

传统水利工程质量检测方法在实际应用中检测结果残差值较大,为此提出基于探地雷达的水利工程质量检测研究.计算探地雷达参数,布置接收与发射天线,探测水利工程检测目标,接收电磁波信号;判定水利工程混凝土结构是否含有裂隙,计算裂隙深度,完成水利工程质量检测.经实验证明,设计方法检测结果残差值低于传统方法.     

基于模型预测控制的迭代学习控制器设计

针对具有非重复性干扰项的重复操作过程,提出了基于模型预测控制的迭代学习控制算法,其中,迭代学习控制器以前馈形式作用于重复过程,算法在时间轴方向基于跟踪误差暂态模型,采用模型预测控制的反馈校正,来抑制当前随机干扰,提高系统的跟踪性能,在重复次序方向利用P-型迭代学习控制克服重复干扰。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种改进的宽带相干信号测向算法

为了解决宽带独立信号和相干信号同时存在时,信号估计难度大和测向算法复杂的问题,设计了一种新的宽带相干信号测向算法。首先将未知信号进行分解,利用经典多重信号分类算法估计出独立信号的来波方向,然后利用已求出的独立信号信息,将独立信号从未知信号中剔除,只保留相干信号信息,最后利用改进的宽带相干信号测向算法进行相干信号估计。利用Matlab搭建仿真平台,对算法进行了仿真。结果表明,该算法去相关运算简单,可以有效地解决独立信号与相干信号同时存在的问题,提高了信号估计的成功率,并且减小了测向均方根误差,可为宽带测向的研究提供有价值的参考。     

基于定向天线无线自组网的快速随机邻居发现算法

为了减少无线自组网的组网所需时间,提升随机发现算法邻居发现的概率,提出了一种基于定向天线的随机邻居发现算法.根据相控阵天线能够自由切换宽波束和窄波束的特点,发挥宽波束搜索能力强、窄波束传输能力强的优势,使用宽波束和窄波束来进行邻居发现,并结合碰撞重传机制和邻居节点辅助发现机制,对碰撞重传的最优竞争窗口值进行了计算.仿真...     

一种基于高动态无人机群的TDMA时隙调度策略

为了满足高动态无人机群自组网在网络拓扑频繁变化下快速传输高优先级业务的需求,提出一种基于TDMA协议的动态优先级时隙分配算法。根据节点优先级级别,在TDMA协议框架下提出面向不同业务需求的动态时隙分配算法,采用位向量（BOV）间接确认法实现节点时隙分配;并通过多维度调整策略,综合业务优先级、邻居节点数量、邻居节点变化率和等待时间多个维度确定节点优先级,均衡不同优先级节点对不同数量时隙的申请;最后通过仿真实验对调度策略进行了验证。结果表明,提出的动态优先级时隙分配算法（DP-TDMA）在拓扑频繁变化时可以动态申请、快速分配不同数量的业务时隙,满足对多种业务传输需求;在一定程度上降低了高动态下网络拓扑变化的影响,提高了协议的公平性与稳定性,保证了高优先级信息快速传输,提高了网络的吞吐量。所设计的DP-TDMA算法可应用在高动态无人机群自组网场景中,为网络时隙资源分配提供参考。     

一种新的机器人自组网群组运动控制模型

针对现有机器人自组网运动控制模型无法真实反映机器人运动规律的问题,提出一种新的群组运动控制模型(group movement control model,GMCM)。该模型基于机器人通用运动学模型,采用群组控制算法,对传统群组随机运动模型——参考点群组运动模型(reference point groupmobility,RPGM)进行修改,可描述机器人编队解散和集合的运动状态,满足群组分割与合并的需求。进一步实现GMCM模型,并基于GMCM,RPGM,DRGM模型对机器人自组网路由协议进行模拟仿真。结果表明,基于GMCM模型仿真时协议性能有所降低,较为真实地模拟了机器人编队运动,对机器人自组网的研究具有一定的参考价值。     

基于双通道接收的干扰对消性能分析

为了探究在工程实现中卫星通信地球站使用干扰对消抵抗来自空中平台或周边干扰的可行性,对不同接收环境下的干扰对消性能进行了分析。首先,在假定2个通道中干扰差异被准确估计并补偿的情况下,推导出理论性能的近似计算公式;然后,采用最小均方(least mean square, LMS)自适应滤波器对2个通道干扰的差异进行补偿,完成干扰对消;最后,通过仿真实验对使用LMS自适应滤波器的干扰对消进行验证。结果表明：干扰对消的理论性能在卫星信号与干扰入射夹角大于15°时信噪比恶化可以接近0 dB,而夹角小于15°时信噪比恶化程度明显提高;除了入射夹角的影响外,采用LMS自适应滤波器的干扰对消性能还受算法参数、干扰大小等其他因素的影响,对于固定频点的干扰,在入射夹角大于4°且主通道干信比小于30 dB时,干扰对消后信噪比恶化小于0.6 dB,而且这一结果基本不受采样率的影响。所提出的理论性能近似计算公式可以为干扰对消算法的性能评价提供参考,采用LMS自适应滤波器的干扰对消在算法参数设置合理的情况下可以接近理论性能。     

基于DLNS-DSVDD的故障检测方法

为了解决支持向量数据描述方法对多模态动态过程故障检测率低的问题,提出了基于双局部近邻标准化的动态支持向量数据描述的故障检测方法。首先,应用DLNS方法标准化样本生成标准数据集;其次,利用动态方法将标准数据集构造成动态矩阵;最后,使用SVDD方法建立基于空间距离的统计量进行故障检测,应用DLNS-DSVDD方法对一个数值例子和田纳西-伊斯曼过程(TE过程)进行仿真测试,并与传统方法对比分析。结果表明,DLNS-DSVDD方法在具有更低的误报率的前提下拥有更高的故障检测率,平均误报率为2.2%,相比于SVDD方法降低了2.1%,平均故障检测率为88.2%,相比于SVDD方法提高了38.5%,证明了所提出的方法可以有效地监控具有多模态动态特征的化工生产过程。DLNS-DSVDD方法可以有效地剔除数据的多模态结构并且准确地捕获样本中的动态信息,为提高SVDD方法在多模态动态过程中的故障检测性能提供了参考。     

基于节点负载等级的自组网AOMDV路由协议改进方法

为了增强自组网AOMDV路由协议的负载均衡能力,根据队列缓存比将网络中节点分为2个等级Normal和Danger,针对不同等级进行不同的处理.对Danger级节点直接弃用,对Normal级节点通过阈值比较赋予相应的虚拟跳数,队列缓存比越高则相应的虚拟跳数越高.对RREP和Hello报文进行了拓展,均加入了节点队列缓存比...     

TD-SCDMA系统中呼叫接入控制算法研究

呼叫接入控制(CAC)是无线通信网络资源管理中一个重要的组成部分,CAC策略依据一定的准则决定呼叫到达请求的允许接入或拒绝接入,其中策略设计的好坏直接影响着网络的性能和资源利用率。目前,码分多址系统中的基于门限比较的接入控制算法是在理想条件下研究的,由于判定不能灵活控制管理,使得系统掉话率较高。对理想状态下的判定进行改进,提出了随着系统业务负荷变化的自适应调节算法。仿真结果显示,改进后的方案比以前有较好的性能,具有时延小、精度高、性能好、容易实现等特点。     

一种实时电能质量扰动识别分类方法

针对电能质量扰动数据大、识别算法繁琐,难以实现在线实时识别等问题,提出了基于深度卷积神经网络AlexNet的电能质量扰动识别数法,首先将各类电能质量扰动转化为图片格式,然后输入到AlexNet算法,通过学习、调整电能质量扰动信号的特征参数,迭代收敛,最后将实时的电能质量扰动通过训练好的AlexNet,直接实现扰动识别分类。实时仿真结果表明,所提出的方法能精确识别包括3种复合扰动在内的17种电能质量扰动问题,只需要对电能质量扰动信号进行学习,即可以直接对电能质量扰动信号进行识别与分类,识别算法简单且处理的时间短,达到了实时性的目的。