小波变换在红外脉冲幅值序列算法中的应用

针对四元探测器信号处理中的脉冲幅值序列算法,提出了用小波变换进行序列数据分析和目标识别的方法。通过分析红外干扰弹的工作过程和其辐射能量变化与典型目标辐射的差异,选择db3小波函数对提取出的脉冲幅值序列进行小波分解和重构,有效地区分了目标信号和干扰弹信号,提高了四元探测器抗红外干扰和识别目标的能力。     

林木生长量预测的数学模型

为预测林木生长量及其趋势 ,本文运用非线性回归、自回归分析和多维时序分析方法 ,建立了林木生长量预测的数学模型 ,并进行了实例测算     

Needleman-Wunsch算法的改进

为了实现双序列的全局快速比对,分析了Needleman-Wunsch算法的运算思路,并提出了一种改进的Needleman-Wunsch算法。改进算法通过在计算过程中不断截短比对序列的长度,减少无用数据的计算,提高了运算的效率。通过以相控阵雷达辐射源的搜索模式序列识别为例进行仿真试验,仿真实验证明改进算法与Needleman-Wunsch算法相比,具有效率高、运行时间短的优势。     

多序列跳频在AWGN信道下抗部分频带干扰分析

常规跳频易受跟踪干扰影响,用信道表示信息的多序列跳频系统,具有良好的抗跟踪干扰性能。为检验多序列跳频在非跟踪型干扰下的通信效果,建立了多序列跳频在AWGN信道下的传输模型,分析了多序列跳频抗干扰的原理,研究了噪声环境对多序列跳频抗部分频带干扰性能的影响。理论分析和仿真结果表明,多序列跳频在信噪比为15 dB～30 dB且为最坏部分频带干扰的条件下,误码率为10-5所要求的信干比低于常规跳频2.2 dB～2.31 dB,具有良好的抗部分频带干扰能力。     

降低OFDM信号峰值平均功率比的多信号表示方法及其性能比较

正交频分复用(OFDM)技术的缺点之一是其峰值平均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)较高。为了降低OFDM信号的PAPR,本文对选择性映射(SLM)、部分传输序列(PTS)和交织三种多信号表示方法进行了比较分析,给出了各自的仿真结果,并且将交织与SLM以及PTS方法结合起来,进一步降低了系统的PAPR。     

直序扩频系统中频信号的同时解扩解调方法

常规直序扩频接收机将中频信号的解扩、解调分立进行,获得的处理增益为扩频码的周期。对于输入信噪比极低的系统,该处理增益难以满足系统低误码率的要求。在基于软件无线电的直序扩频系统中,接收机可以对中频采样信号同时进行解扩解调,分析表明,当采样率满足一定条件时,能够获得比常规方法更高的处理增益,适宜在低信噪比系统中应用。     

基于卫星编队序列图像的摄影测量

在现代卫星摄影测量中,由多颗小卫星组成的卫星编队具有比单颗卫星更优越的性能,能提供更高的空间分辨率和时间分辨率。卫星编队拍摄的序列图像可组成多轨道区域网,通过区域网光束法平差解算就可以获得目标点坐标。介绍了几种适于卫星摄影测量的卫星编队,讨论了影响卫星摄影测量精度的几个因素,给出了仿真实验结果,所得结论可为发展基于卫星编队的摄影测量提供参考。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

装甲车辆驾驶动作模糊模式识别研究

针对装甲车辆驾驶技能等级评判系统中,如何将驾驶训练过程中采集的驾驶动作数据还原成实际驾驶操作动作的瓶颈问题,采用模糊模式识别的方法,实现了对无限长待识序列数据的识别,并通过对实车采集数据的分析,验证了识别的有效性和准确性。     

国防支出分析中时间序列价格换算方法与应用

动态时间序列数据是计量经济建模过程中应用最广泛的数据来源之一,其数据的可靠性与否,影响到计量经济建模与分析质量。国防支出的时间序列数据往往是以价值形态出现的,包含了价格因素,而同一件军事物品在不同年份的价格是不同的,这就造成样本数据在不同样本点之间不可比,需要对原始数据进行调整,消除不可比因素,方可作为模型的样本数据。价格指数调整方法通过按不变价格计算的时间序列价格换算和多重不变价格换算方法,利用国民经济中的CPI指数和GDP缩减指数以剔除国防支出的价格变动因素,能消除不同时间段统计数据的非可比性,较好地保证计量分析中的样本数据质量。