分布式数据链战场态势误差评估

为了衡量数据链系统提供信息的准确性和可靠性,从数据链消息发送的机理出发,提出了一种基于马尔科夫过程的误差传递分析方法,建立了态势指标与网络、传感器影响因素的关联策略,有效解决了衡量数据链消息多因素影响和战场态势的准确性问题。仿真结果表明了分布式数据链的态势误差分布与传感器误差、网络变化误差模型的有效性,证明所提误差估计方法具有可行性和可操作性。     

基于差分GPS的战术数据链高精度时间同步

精确协同作战作为信息化条件下作战形态的必然发展趋势,其对作战平台间高精度时间同步提出了较高的要求。针对该要求,在分析了战术数据链往返计时（RTT）时间同步算法的基础上,提出了卫星导航载波相位差分GPS（DGPS）技术与数据链高精度时间同步算法,利用卡尔曼滤波构建时间同步计算算法模型,实现高精度的时间同步。仿真结果表明该算法可提高时间同步精度到3 ns。     

无线电静默下数据链端机的时间同步守时优化

在无线电静默的情况下所有数据链端机无法进行往返校时,这会导致端机间时间同步精度的降低。国内外普遍使用卡尔曼滤波的方法来实现守时优化,但当模型建立不准确时,容易出现滤波发散的现象。提出了一种改进的卡尔曼滤波算法,在自适应渐消卡尔曼滤波渐消因子计算方法的基础上,将其与奇异点剔除技术相结合来防止滤波的发散。该方法计算过程比较简单,满足工程所需的实时性要求。多次仿真实验证明数据链端机可以满足10 m测距所要求的33 ns以内的时间同步精度要求,使得数据链端机在静默结束后可以完成更高要求的任务。     

S模式询问机接口管理的设计与实现

介绍了S模式询问机接口管理的工作原理、硬件电路和软件实现,阐述了系统的综合 管理功能,分析了接口管理实现过程中的关键技术。该接口管理模块在S模式询问机上已经 得到很好的验证和试验,具有性能稳定、扩展性强、功能强大等优点。     

基于空地数据链的飞机状态监控系统的实现

飞机状态监控系统 (ACMS)通过得到机载设备的各种参数实现对飞机状态的监控。对比其它各种监控方式 ,采用空地数据链方式将机载设备与地面处理系统结合起来 ,实现了对飞机的实时跟踪和在线监控。同时 ,通过对航空公司繁杂机队和报告协议的分析 ,合理设计了地面处理系统 ,为其提供了有效的扩展空间     

数据链网络信息融合的有中心无中心处理结构

针对数据链网络的发展趋势及应用需求,揭示了有中心无中心融合处理的基本原理 ,并对其处理流程与关键技术进行了深入分析,并提供了解决思路及仿真分析。在此基础上 ,结合机载信息融合的功能及应用,分析对比了有中心无中心融合处理结构的优缺点,并提 出了适合当前数据链网络现状的融合处理方式建议,对网络化多平台信息系统的信息融合架 构设计、方案选择具有重要参考意义。     

从周期到成长的反弹

目前已经是短期市场的底部，2012年一季度是政策放松的时间窗口。市场的反弹已经展开，而反弹的思路将沿着从周期到成长的顺序进行。     

影响压力容器定期检验的因素与检验周期的确定

为了保证压力容器可以保持一个良好的工作状态,就需要对压力容器进行定期检验,将存在的潜在的问题及时找出来,采取一系列的措施进行解决。本文简要介绍了影响压力容器定期检验的因素,然后探讨了如何确定压力容器的检验周期,希望可以提供一些有价值的参考意见。     

全球外商直接投资周期波动因素的实证分析

文章结合外商直接投资的有关理论,选择全球GDP,世界经济自由度指数以及全球跨国公司经营业绩三个变量作为全球外商直接投资波动的解释变量,建立跨度为23年的全球外商直接投资非常定模型。模型表明这三个因素对全球外商直接投资的影响每年都在发生变化,且遵循一定规律,模型在总体上也很好地解释全球FDI的周期波动。     

采用功率倒置准则的分布式天线阵列信号合成方法

对于分布式天线系统，虽然传统迫零接收算法能够通过信道估计获得无线信道状态信息，从而取得分集增益，但对于相干信道，迫零方法因为无法准确估计信道而不再适用。为此，提出一种新方法，针对相干信道，利用功率倒置准则，并使用最小均方自适应滤波算法校正各个接收通道信号的相位差完成信号合成，最终获得阵列增益。该方法无需信道状态信息或者信号波达方向等先验信息，实现简单。计算机仿真证明了算法的有效性。     

通用处理器多核流水线自适应同步方法

在通用处理器上进行信号处理是软件无线电发展的方向之一,现有的共享存储并行编程（OpenMP）和直接线程并行法难以对信号处理进行并行加速。针对串行算法的并行化问题,引入多核流水线方法,对传统串行方法和多核流水线的实时性进行了分析对比。针对多核流水线的同步问题,研究了一种分布式的自适应线程同步方法。结合信号处理实例,对串行方法和多核流水线的实时性进行测试,结果表明多核流水线的吞吐率是串行方法的2.1倍,处理能力大大提高。     

一种用于卫星通信的自适应编码调制信号接收方法

针对常规接收方法接收自适应编码调制信号时存在的接收过程易中断、数据不连续等问题,提出了一种适用于卫星信道的自适应编码调制信号接收方法。该方法通过采用统一的解调结构实现对不同调制信号的连续跟踪;利用接收端保存的帧同步字调制波形副本与接收信号中的帧同步字波形的相关结果,对解调方式切换时载波相位跳变值进行估计和补偿,解决了帧同步的连续跟踪问题。与现有方法相比,该方法不需要导频信号,可节省系统开销。     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的“当前”统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对“当前”统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统“当前”统计模型相比,改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的“当前”统计模型1.5～2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。     

等效时移随机共振的载波同步

针对随机共振应用于单频载波同步时存在的噪声能量转化不彻底、采样点数量需求高的问题,提出了随机共振等效时移的载波同步方法。首先,通过充分利用接收信号的先验信息,设计样点等效时移过程,降低了载波同步对采样率的需求;其次,通过设计多级迭代的随机共振系统,并设置本地同频方波信号,提高了噪声的转化效率;最后,给出了较为完整的时移校准和时延校准的模块设计。理论分析和仿真结果均表明该方法能够有效地实现载波同步,并较现有方法提高约10 d性能。     

一种应用于欠采样图像的自适应稀疏重建方法

针对图像稀疏重建中因使用固定参数的全变分(TV)正则项所带来的图像细节缺失和阶梯效应问题,提出了一种自适应二阶广义全变分(TGV)约束的图像稀疏重建算法。该算法采用二阶广义全变分模型权衡图像的一阶导数和二阶导数,且能够根据每次迭代得到的重构解及对应张量函数自适应地修正权重系数,实现图像的稀疏重建。与全变分正则模型和固定参数广义全变分正则模型相比,该算法能更好地保持图像轮廓和细节信息,提高重建图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)。     

线形小区中分布式天线协同的定时捕获改进方法

不精确的定时捕获造成分布式天线系统性能的严重下降,现有的改善分布式天线系统 定时捕获性能的方法存在诸多不足。为进一步提高分布式天线系统定时捕获时的正确捕获概 率,提出了一种基于分布式天线协同的定时捕获方法。该方法针对线形小区的平坦瑞利衰落 信 道场景,利用两根分布式接收天线接收来自单天线移动台的发射信号;随后,推导了两分布 式 接收天线的时延差先验信息,建立了协同定时捕获的协同条件;最后,根据门限检测方法在 协 同条件下进行定时捕获。分析与仿真结果表明,在定时捕获时,无论移动台处于协同区域的 哪个位置,提出方法均能有效改善各分布式接收天线的正确捕获概率。     

宽带固定无线接入网MAC层设计

作为一种新型宽带接入技术,宽带固定无线接入网因具有诸多无可比拟的优点而成为一种非常有前途的接入方式。MAC层是宽带固定无线接入网的核心部分,文中从研究MAC层功能出发,着重提出了实现MAC层功能的关键技术方案,最后介绍了FPGA芯片的实现。     

基于ADS-B的高精度站间同步方法

自动相关监视（ADS-B）可用于多站定位系统中实现时间同步,但直接同步的精度不足以满足工程应用的需要。为了提高同步精度,首先推导了利用ADS-B实现站间同步的机理模型,在实测数据的基础上仿真了直接同步方法的精度水平;其次分析了ADS-B位置误差的类型和来源,得到了不同误差类型的分布特征;最后根据不同误差类型的特点,提出了一种降低ADS-B误差影响的高精度多站同步的方法。该方法可有效降低ADS-B系统延时误差和定位误差对同步精度的影响,以实测数据为基础的仿真结果表明该方法可实现纳秒级的站间同步精度,具有良好的工程应用价值。     

一种指数形式时变加权的机载双基雷达STAP算法

针对机载双基雷达杂波距离向分布非平稳,统计型空时自适应处理技术杂波抑制性能急剧下降问题,提出一种基于指数形式时变加权算法。该方法引入距离的非线性函数表示杂波的变化特性,通过对样本数据进行指数形式扩展,实现杂波非平稳分布的补偿。理论分析和仿真实验表明,所提方法能有效抑制来自不同距离的双基杂波,在急剧变化的杂波环境下性能优于时变加权法和局域处理法。     

一种适用于稀疏多径信道的自适应均衡算法

针对传统的自适应均衡算法在稀疏多径信道下性能表现不佳的问题,提出了一种基于基追踪降噪的自适应均衡算法。该算法利用稀疏多径信道下均衡器权值的稀疏性,将自适应均衡器的训练过程看作压缩感知理论中稀疏信号对字典的加权求和,并利用重构算法直接对稀疏权值进行求解,解决了迭代参数设置和收敛慢的问题。采用基追踪降噪作为重构算法并选用变量分离近似稀疏重构对该最优化问题进行求解,既提高了权值的重构精度又降低了计算的复杂度。仿真结果表明,所提算法能够以较低的计算量和较少的训练序列达到更优性能,这对提升系统的通信性能具有参考价值。