具有大规模天线选择与功率分配的协作通信

在瑞利衰落信道下研究了采用前向译码转发协议的三节点协作模型,分析了中继分布大规模天线阵列时系统的可靠性能。为了有效地降低系统复杂度,同时又能获得大规模天线带来的分集增益,给出了中继选择合并(SC)与天线选择空间调制(SM)相结合的组合传输方案。为了进一步提高可靠性能,研究了SC/SM组合方案如何通过功率分配优化其误比特率性能。仿真分析表明,大规模中继SC/SM方案的功率分配能够有效改善系统的误比特率性能。     

OFDM系统中基于自适应调制和ARQ的PHY-MAC跨层设计

"337条款"属于美国当地的"行政救济",最早见于《1930年关税法》第337节而得名。"337条款"与"301条款"一起构成了美国对外贸易报复手段的"两支大棒"。对于美国企业来说,"337条款"调查程序通常比反倾销对申诉方更为有利。与司法救济相比,"337条款"证据要求更低,时间更紧,力度更大。"337条款"与国际通行规则的矛盾,深刻地反映了美国在国际贸易中一味突出本国利益,独断专行的贸易保护主义倾向。从本质上来说,"337条款"是美国从"自由贸易政策"向"保护贸易政策"转换的具体体现,其单边贸易制裁措施的属性不仅扰乱了多边贸易体制的稳定性,而且严重伤害了其他国家的利益,引起了国家间的利益冲突。     

基于分数阶傅里叶变换的脉内信号调制方式识别

针对传统的雷达脉内信号调制类型识别方法存在的抗噪性能差和识别率低等问题, 提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的脉内信号调制方式识别算法。该算法分为两步 ：首先根据不同调制方式在调频斜率上的区别,通过FRFT模值随阶数变化的特点,识别出线 性调频信号;然后,再根据阶数为1时FRFT的波形特点,识别出频率编码信号和相位编码信 号。仿真实验表明,该算法在信噪比优于-2 dB的情况下可以完成脉内信号的调制特征 识别,其抗噪性能和识别率均明显优于传统识别方法。     

基于PID和PWM技术的直流电机控制

阐述了单片机通过PID和PWM技术实现对角度传感器的控制过程和编程要点．给出了系统的组成框图,分析了单片机实现PWM控制技术的设计方法和PID算法原理．并给出了由PWM信号驱动直流电机的一般设计方法。     

混合扩频信号快速参数估计与识别算法

针对混合扩频信号多是基于直接序列扩频和跳频扩频相结合的现状,提出了基 于直接序列和线性调频相结合的混合扩频信号快速参数估计与识别算法。通过建立基于频域 矩峰度系数的神经网络,将两类信号识别开来, 信噪比为-2 dB时识别概率均达到95%以 上 。通过倒序共轭卷积和分段截取后快速解线调,实现了复合信号各参数的快速估计,信噪比 为 -1 dB时码速率估计精度均较高。     

频偏稳健的分级调制分类算法

通过对观测样本进行非线性变换,提出了一种基于高阶累积量分级调制分类算法,有效解决 了频偏引起的相位旋转问题。仿真表明,在归一化频偏小于0.2时,算法具有 较好的分类性能。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

OFDM旋转调制技术探析

[摘要]正交频分复用(OFDM)是一种特殊的多载波传输方案,它既是一种调制技术,也是一种复用技术。OFDM技术具有许多优点,是下一代移动通信系统的主流调制和复用技术。文章介绍了OFDM的基本原理,说明采用旋转调制的OFDM技术对通信性能的改善,并与传统的调制方式进行比较。     

OFDM旋转调制技术探析

[摘要]正交频分复用（OFDM）是一种特殊的多载波传输方案,它既是一种调制技术,也是一种复用技术。OFDM技术具有许多优点,是下一代移动通信系统的主流调制和复用技术。文章介绍了OFDM的基本原理,说明采用旋转调制的OFDM技术对通信性能的改善,并与传统的调制方式进行比较。     

基于动态相位调整算法的高速采样系统设计

高速采样技术在雷达信号处理系统中至关重要。在使用多通道串行输出AD芯片进行采样时, AD芯片输出的时钟信号与串行数据信号在传输的过程中获得了不同程度的延时,导致关键路径的时序要求不能够得到满足。为了解决上述问题,提出了一种自适应动态相位调整算法,动态调整时钟和数据的相位关系使其能够在高速条件下正确匹配;设计了基于ADS6445模数转换芯片和Virtex-5 FPGA芯片的采样系统对算法进行验证,经系统测试该算法成功将时钟变化沿对准了数据窗中心位置,大幅度提高了系统采样的准确性和稳定性。经计算,系统的采样数据有效位达到11位以上,满足雷达信号处理对数据精度的高要求。     

基于时域调制域特征的IFF模式5信号识别

针对Mark XIIA系统模式5信号处理的需求,对模式5信号的格式和基本特征进行了分析,提出了一种基于模式5信号时域和调制域特征的识别方法。该方法通过提取模式5信号脉冲时域参数和对脉冲进行MSK解调,获取模式5前导脉冲时域参数脉宽和前导脉冲固有的16位MSK解调结果0111100010001001来完成模式5信号前导脉冲识别,并根据前导脉冲偏移值特点优化了模式5信号框架匹配算法流程,实现了模式5信号的识别处理。Matlab仿真和硬件实现验证了方法的有效性,当满足一定信噪比条件时,识别正确率可达100%。