邻频干扰对跳频GMSK接收机的性能影响分析

在考虑跳频系统中系统用户数、可用频点数、信道参数和环境噪声因素的条件下,重点研究邻频干扰(ACI)对跳频系统典型GMSK接收机误码率(BER)性能的影响。研究了GMSK非相干平方律接收结构和包络检波接收结构,通过分析接收信号经过各接收单元的变化,得出判决信号的解析表达式;通过分析判决信号的概率密度函数和特征函数,推导得出跳频系统在ACI影响下的系统BER公式。仿真结果表明,该理论能够评估ACI对跳频系统典型GMSK接收机的BER性能影响。     

《军事通信技术》2014年优秀论文获奖名单

一等奖(2名):李颂,吕晶,肖勇,常江.一种基于相关曲线斜率的多径范围检测算法(4—1);沈菊鸿,卢春兰,孟凡秋,杨杰.心形超宽带陷波天线的设计(1—1)。二等奖(5名):彭斯明,沈越泓,袁志钢,简伟,李慧.一种LOFDM系统峰均比非线性压扩算法(3—12);怀开展,蒲德洋,许世明,马峰,倪明放.求解压缩感知中信号重构问题的原始对偶算法(1—6);彭韬频,田畅,吴泽民,王勇.光流加权的SSIM视频质量评估算法(4—25);汪国富,陈建忠,郭军,齐扬阳.     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

北约东扩下的俄乌美欧明暗博弈

围绕世界级工业区的争夺 俄乌冲突的爆发,把欧洲推向新冷战的边缘,一边是美国携英法德30国联盟,一边是俄罗斯与白俄罗斯合作.冲突升级的脉络清晰,当前阶段与世界大战尚有很大的距离,冲突总体可控,仍在地域空间有限的局部冲突范围内.     

协同OFDM放大前传空时编码系统中的功率分配

针对由源节点和单个中继节点形成的协同正交频分复用( OFDM) Alamouti空时块码系统,分析了放大前传(AF)模式下的系统容量,给出了解析表达式.考虑节点功率独立约束的应用场景,提出了分步迭代的功率分配算法( SIPAA)来提高系统容量.该算法的核心思想是在每次迭代中,分步对源和中继节点分别进行注水功率分配,注水...     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

差分跳频通信抗干扰效能分析

差分跳频通信系统是一种全面基于数字信号处理的全新概念的通信系统,其技术体制和原理与常规跳频完全不同。差分跳频已成为当前短波保密通信的一个重要发展方向,因此其抗干扰性能尤其引起人们的关注。由于差分跳频通信系统特殊的通信机理,其抗干扰效能完全不同于常规跳频通信系统。鉴于此,在对差分跳频通信原理研究基础上,重点分析了差分跳频通信系统对同频干扰及异频干扰的抗干扰效能,并通过计算机仿真对相应结论进行了验证,可为差分跳频通信的进一步发展提供相关理论基础与技术借鉴。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。