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131.
针对当前雷达辐射源识别在低信噪比下识别率准确率不高,信号处理过程中难以很好保留有用信息的问题,提出了一种基于奇异谱修正香农熵(Singular Spectrum Modified Shannon Entropy,SSSE)的雷达调制信号识别方法.通过符号化聚合近似和奇异谱分析对雷达信号进行处理,求出信号的分类特征SSSE,通过分类器将处理后的信号进行分类.仿真结果显示,该方法在低信噪比范围下,仍有较高总体识别率,并且优于符号化聚合近似和奇异谱分析法.  相似文献   
132.
133.
分析了ATLAS 2K语言和IVI-S ignal Interface标准的系统模型和异同点,结合二者,给出了基于信号的自动测试系统软件设计方法,该方案为通用自动测试系统软件设计提供了技术实现途径。  相似文献   
134.
一种多级式带反馈的混合系统检测融合算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高分布式检测系统的性能,提出了一种多级式带反馈的混合检测系统结构,系统第一级检测采用并行结构,第二级检测采取带反馈的串行结构。根据此系统结构,分析了在N-P准则下,各局部融合中心的融合规则和门限的确定,仿真结果表明,系统的检测性有明显改善。  相似文献   
135.
SINS/GNSS组合导航中,反馈闭环校正比开环输出具有更高的短时精度;但反馈校正的输出会有长时间缓慢发散迹象。传统工程上应用最优奇异值可观测度对反馈向量进行自适应调整,但最优奇异值计算量很大,且不同机动情形下的最优奇异值也不相同,很难确定。通过分析卡尔曼滤波的方差矩阵,提出一种新的可观测度定义,并利用滤波协方差矩阵确定新的可观测度,并结合人工神经网络确定反馈校正的自适应调整系数,仿真表明新方法抑制了反馈校正输出误差的长时缓慢发散,提升了导航精度。  相似文献   
136.
可配置计算系统的优势与系统设计过程的复杂性是一对矛盾,可配置计算框架为此提供了有益的思路。但受限于适用范围与通用性考虑,已有的特别是商业框架仅支持系统的静态重构。本文针对宽带信号侦察这一特定应用领域,提出了一种功能级可配置计算应用框架BSRRCS-RCAF,该框架将领域应用中具有共性的计算与功能模块抽取和集中起来,形成二进制比特流配置文件库,并提供构建此类系统的公共服务体系。基于公共服务体系以及配置文件库,当需要修改或者重新构建宽带信号侦察系统时,只需在现有框架下动态调用配置组件库,或者遵循框架的统一设计接口完善补充组件库中的特定功能部分,整个系统设计框架将得到方便复用,便于实现基于快速重构的多种系统功能。  相似文献   
137.
为提高制导炮弹的控制性能,研究了一种非线性弹道控制系统设计方法。建立了弹道控制系统模型,针对该模型的非线性、耦合和不确定性问题,利用反馈线性化方法将复杂的非线性系统进行解耦,结合滑模控制原理给出了一种非线性鲁棒控制器设计方法,并应用于制导炮弹的弹道跟踪控制器设计。制导炮弹六自由度仿真表明:该模型和控制器设计方法是可行的,能有效地控制制导炮弹按预期弹道飞行,具有良好的动态跟踪性能,并对气动参数摄动表现出鲁棒性,有利于提高制导炮弹的大空域作战能力。  相似文献   
138.
为了从齿轮箱振动信号中快速获得各零部件的振动信号,给准确定位故障部件提供理论依据,提出了一种适合于齿轮箱振动信号周期分量提取的改进型粒子群优化算法。在对齿轮箱振动信号、周期信号振幅与对应频率间的关系以及初始相位与对应频率间的关系分析的基础上,以各特征频率及其组合为基准生成初始种群进行优化,减少了周期信号提取中的盲目性,加快了周期信号的提取过程。最后,对实验室的齿轮箱进行了不同工况下振动信号的检测,以这些信号为例进行了周期分量的提取,结果说明所提方法是可行有效的。  相似文献   
139.
研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。  相似文献   
140.
以实战条件下指控通信链路的性能为研究对象,通过建立通信链路模型和实战环境模型(信道传输模型和干扰敏感模型),建立干扰模式库,研究指控通信链路在实战条件下的性能,并选取典型通信系统在典型干扰模式下在仿真平台上进行验证.结果表明,该技术能对通信系统性能进行全面评估.  相似文献   
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