双差分相移键控在短波通信系统中的应用

文章针对短波通信系统中的载波频率偏移严重影响调制方式的误码性能这一问题,提出将双差分相移键控应用于短波通信系统中,该调制方式可以降低载波频率偏移对信号解调判决的影响。理论分析与计算机仿真表明:在具有载波频率偏移的短波通信系统中,该方式与传统的差分相移键控相比不需要载波频率校正,降低了设备复杂度,缩短了通信建立时间,能更有效地降低系统误码率,改善系统性能。     

高性能RTI自适应通信机制研究

为了提高HLA仿真系统在高性能计算平台上的运行性能,针对高性能计算平台的高性能层次式通信环境,提出了一种共享内存/IB/以太网自适应RTI通信机制-SACM机制,该机制能够根据通信双方所在节点的网络拓扑信息,自适应建立延迟最小的通信连接,实现共享内存、IB等高速互连及以太网互连的自适应选择.同时在该通信机制中,针对节点内高速共享内存通信需求,提出了一种面向多盟员互连的共享内存通信算法,有效提高了节点内盟员通信效率.对象属性值更新延迟测试结果表明,该通信机制可以有效提高RTI在高性能计算平台的通信性能.     

基于改进多模滤波算法的控制系统故障诊断

应用分层多模自适应滤波算法对控制系统的故障进行诊断时,只能识别出故障的类型,如识别出是传感器还是执行器发生故障,并不能判定出故障的大小.提出一种改进分层多模自适应滤波算法,应用此算法可使分层多模自适应滤波算法不仅可以检测出控制系统的故障类型,而且能够确定发生故障的执行器局部故障程度.将此算法应用于某无人机控制系统的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性.     

高炮自适应校射算法的研究与实现

在对传统大闭环校射算法和虚拟闭环校射算法原理、局限性进行分析的基础上,提出一种自适应校射算法。给出了自适应校射算法的流程及实现步骤,并对自适应校射算法涉及的关键技术:逆解射击诸元、射表虚拟延伸、弹目偏差量仿真及校正量计算等进行了深入研究。最后,进行了仿真实验,结果表明所提出的自适应校射算法比传统校射算法精度更高。     

梦想成就我的未来

我是1983年6月大学毕业,我们那一届是文革结束后恢复高考的第三届大学毕业生。在那个年代,我们真可谓是"天之骄子",走到哪都是"香饽饽"。记得当时不少同学都选择出国留学,也有好多人选择去政府机关或企事业单位,唯独我因打小就有当兵的军人情结,总希望有一天能够身穿戎装、报效祖国。临毕业前不久,大学校园里突然出现了几个身穿军装的人,一打听才知道从我们毕业的那一年起,部队要开始实施从地方大学生毕     

短波软件直扩调制解调器

将直接序列扩频技术应用在短波通信上，可以克服短波信道的多径衰落特性，增强抗干扰能力。但是由于短波信道带宽比较窄，数据传输速率受到了限制。为此，本文提出了一个直扩数据传输方案，以扩频增益8为例，信道速率可达到1．2kb/s，信息速率则为600b/s。该方案采用正交码扩频技术，同时，引入蜂窝移动通信标准SI－95中导频信道的思想，解决了正交码扩频信号识别和同步难的问题。在首先介绍了总体框图后，重点阐述了核心部分扩频调制解调模块的详细设计方案，并给出了基本参数，简要介绍了涉及的关键技术。最后从软件实现角度，介绍了产品的应用背景和技术特点。     

基于ACE Streams框架的舰船综合电子仿真系统设计

软件构件具有良好的功能封装性及接口规范性,在增强软件的可移植性和提高复用率等方面意义重大。在舰船综合电子仿真系统开发过程中,通过引入ACE Streams框架的技术,有效地降低了软件各层次间的耦合度,增强了数据的传输处理能力,固化了该系统的通信机制。     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

基于蜂群算法多子阵电台天线波束形成

考虑到战场环境下,低信噪比和敌方干扰容易造成超短波电台通信中断,而鉴于天线阵可以有效提高信噪比和抑制干扰,结合战场电台天线分布特点,提出一种多子阵电台天线应急接收模型。理论分析多子阵电台天线波束形成特性,以消除栅瓣、抑制干扰、提高增益为目标,采用蜂群算法对子阵间距进行优化。仿真结果表明,优化子阵间距可以有效消除栅瓣、抑制干扰、提高增益。同时,与遗传算法和粒子群算法相比,蜂群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。该研究成果可为超短波电台应急通信提供参考。     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。