基于FRFT窄带滤波的LFM信号研究

随着分数阶傅里叶变换域窄带滤波技术的不断应用与发展,对分数阶域窄带滤波带宽的研究将变得尤为重要。研究了分数阶傅里叶变换域窄带滤波带宽与滤波后信号之间的关系,并以信号的失真度为准则,分析了分数阶域窄带滤波带宽的临界值。理论分析和仿真结果表明:线性调频信号经过分数阶域窄带滤波后信号的相位没有发生改变,信号的幅度为辛克函数积分的形式。为保证LFM信号频率信息不丢失,分数阶域窄带滤波的带宽必须不小于LFM信号在分数阶域幅度谱的主瓣宽度。为分数阶域滤波带宽的选取提供了参考标准。     

无源单站定位技术研究

无源定位技术已成为现代化战争中对抗"四大威胁"的关键技术。在研究目标来波方向(DOA)与多普勒频率的基础上,提出一种基于最小二乘估计的运动目标单站定位跟踪方法。经计算机仿真表明,该方法不仅能对运动目标进行定位,而且能对运动目标的速度、航迹等进行估计。     

海洋低频电场传感器敏感电极材料的选择

选择了9种不同的电极材料,根据海洋环境下低频、极低频电场的自身特点,通过直流电阻、交流阻抗、电极对极差漂移3个方面对电极性能进行了测试,研究了其用于海洋环境低频电场弱信号探测的可行性,筛选出了适合海洋环境低频电场测量的电极材料,并从理论上进行了解释.结果表明,固态Ag/AgCl电极的直流电阻和交流阻抗均较小,且其极差漂移可控制在μV级,具有优良的极化效应和较低的极差漂移,是海洋环境低频电场探测的敏感电极材料.     

应用细小离子束加工小型精密光学零件

随着现代光学技术的发展,全频段误差控制已成为高精度光学零件制造的一个基本要求.基于小磨头抛光原理的先进修形技术虽然能有效修正低频面形误差,但对于中高频段的面形误差难以修正.中高频误差成为了现代光学加工普遍关注的难点.理论研究表明,减小小磨头尺寸可以提高工艺对中高频误差的修正能力,进一步提高光学加工精度.本文针对中高频面形误差的控制问题,开展细小离子束修形工艺研究,研究了获取小束径离子束的引束机理和引束结构,初步实现了稳定的细小离子束,针对某小型精密光学元件的具体加工问题,仿真研究了不同束径的加工效率和加工残差,并选择最优束径对元件进行了加工试验,使元件的精度从初始的0.111λrms减小到了0.015λrms(λ=632.8nm).     

921A 钢结构低周疲劳裂纹扩展特性试验研究

采用预制缺口的平板和加筋板结构试样,对 921A 钢进行了拉伸疲劳载荷作用下的低周疲劳试验得到了拉伸疲劳载荷作用下舰体结构破口裂纹扩展规律,提出了破损舰体结构在疲劳载荷作用下裂纹开裂和后续扩展的判据.该试验结果可直接用于分析和预报破损舰船结构在波浪中航行时的裂纹扩展情况,并为破损舰船的剩余疲劳寿命预报奠定了基础.     

无线电引信扫频波辐照效应及作用机理研究

介绍无线电引信扫频波辐照试验系统，在引信本振频率外较宽范围内，对某型引信进行扫频波辐照试验，结果表明：扫频波辐照能使无线电引信误炸，扫频频段不同，误炸干扰阈值不同；扫频步长、频点驻留时间与引信误炸密切相关，但不会影响引信误炸干扰阈值。其作用机理是：扫频波辐照导致引信自差机振荡状态跃变，引信高频电路输出方波脉冲串，推动执行级误动作使引信误炸。     

振弦式传感器压力测量系统设计及分析

应用振弦式传感器并基于脉冲计数法进行压力测量可达测量精度受脉冲计数精度、电路噪声及温度补偿等多重因素影响。介绍了一种成熟的设计方案,通过采用优化的扫频激励方式、合理的脉冲计数方法、低噪声信号调理电路设计和有效的温度补偿等途径,获得了较高精度的压力测量值,是脉冲计数法测压场合的较好选择。     

装甲车载超短波电台零中频接收机设计与仿真

把零中频结构应用于装甲车载超短波电台接收过程中,可以解决目前装甲车载超短波电台接收机体积大、成本高、扩展性差和兼容性弱等问题。在理论分析和计算的基础上,根据现有元器件的发展水平设计了一种装甲车载超短波电台零中频接收机。应用安捷伦公司生产的ADS电子设计自动化EDA软件对零中频接收机进行了仿真。通过仿真结果分析了零中频接收机与超外差接收机在灵敏度上存在差距的主要原因,并针对存在的问题提出了改进方向。     

一种16APSK信号载波残余频偏估计算法

文中提出了一种针对16A PSK信号的非数据辅助的载波残余频偏估计算法。该算法以判决后星座点的相位偏转量与判决符号数之间的数学关系为依据,通过对16APSK星座判决区域进行优化,并结合FFT方法求解相位偏转量的周期得以实现。仿真分析表明,在不同的信噪比条件下该算法通过选择适当的估计长度能快速完成高精度的频偏估计。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。