NCO相位截断对频域抗干扰性能影响分析

频域抗干扰易于工程实现、窄带干扰抑制性能好,是目前全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)抗干扰接收机中广泛采用的抗干扰算法。频域抗干扰接收机普遍采用数控振荡器(numerically controlled oscillator, NCO)生成本振信号。由于硬件约束,通常需要对NCO进行相位截断。而NCO相位截断是否合理对抗干扰性能影响较大。针对该问题,从NCO相位截断导致的本振杂散着手,从理论上分析其对混频和频域抗干扰环节的影响。在此基础上,给出一种NCO查找表地址位宽的理论计算模型,使得接收机的载噪比损耗接近无NCO相位截断的频域抗干扰接收机。仿真表明,抑制带宽大于100kHz、干信比小于80dBc的窄带干扰时,计算的NCO查找表地址位宽不超过10bit。无NCO相位截断的频域抗干扰接收机相比,采用NCO混频的抗干扰接收机的载噪比损耗最多增加0.6dB。     

航迹关联算法仿真中的几个假定

航迹关联是多传感器信息融合的前提和基础,来自不同传感器的航迹数据只有在确定相互关联之后,才能进行目标运动状态信息和属性信息的融合处理。航迹关联仿真分析时往往人为地设定一些假定条件,导致算法的仿真结果出现比较大的偏差。对航迹关联算法仿真分析中的一些常见假定进行分析,结合实际应用情景,探讨航迹关联率的定义,明确了关联正确率、关联错误率和漏关联率的计算方法。     

BDS/GPS双模自适应抗干扰接收机关键技术研究与设计

针对现代导航战对卫星导航接收机干扰对抗能力的要求,研究了BDS/GPS双模自适应抗干扰接收机的关键技术。在分析传统空时零陷技术的基础上,引入基于数字波束形成的自适应抗干扰技术,并使用惯性模块和历书进行卫星信号初始来波方向估计,显著增强了接收机的抗干扰能力。同时,提出了BDS/GPS双模多阵元天线耦合测量与校正技术,有效解决了双模天线设计难题。仿真测试表明:接收机使用数字波束形成技术后,总体抗干扰能力可达85dB,比单一使用空时零陷技术增加了8dB。     

基于关联度的词汇记忆优化算法

近年来,记忆词汇的方法不断涌现,但是这些方法仅仅考虑其中某一方面因素,而非综合考虑多方面因素。鉴于单词间拼写和发音重合度对于词汇记忆的重要性,融合了单词拼写和发音重合度,提出了基于单词间关联度的词汇记忆方法,结合图论知识给出了单词最优记忆回路的近似算法,运用Matlab编程对大学英语四级词汇进行了排序,通过实验和假设检验验证了使用基于单词间关联度的词汇记忆方法的记忆效率明显优于普通方法。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。     

基于TS201S的分段谱相关算法SSCA的实现

分段谱相关函数算法SSCA(Strip Spectral Correlation Algorithm)是一种实用的高效循环谱估计算法,对循环平稳信号的检测和参数估计的硬件实现具有重要意义。利用信号的循环平稳特性能很好的抑制平稳噪声和干扰,实现低信噪比条件下信号检测与参数估计。文章以SSCA的ADSP TS201S的实现为研究重点,分析了实时运算时各参数的选取依据,讨论了工程实现的难点和解决方案,并给出了程序的优化方案,为循环谱的工程应用打下坚实的基础。     

对空观察哨情报融合

在得到对空观察哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了观察哨情报数据关联和航迹外推问题.仿真及试验结果表明该方法用于防空观察哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导观察哨训练和战时观察哨的配置.     

基于重叠保留法及FFT的伪码快速捕获技术研究

PN码的快速捕获是设计直接序列扩频接收机的关键技术之一。对于无限长的输入序列,采用了基于分段相关的快速捕获算法。分段相关采用重叠保留法,用FFT实现每块的相关运算。在Matlab环境下验证了本算法可以在低信噪比及高动态环境下实现PN码的快速捕获。     

联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法

联合空时抗干扰方法,性能优于单纯的空域或单纯的时域抗干扰,但是由于其计算复杂度大,实际应用受到一定限制.针对这一矛盾,在MSNWF基础上,通过分析抗干扰天线阵观测信号协方差矩阵的Toeplitz特性,构造高维Toeplitz矩阵,利用FFT技术,提出一种联合空时抗干扰天线阵的快速实现方法.计算量的比较结果表明该方法可以大大降低STAP的计算量,使得联合空时抗干扰技术的实际应用变得更容易.     

无人机卫星导航系统的电磁干扰态势评估方法

在战场复杂电磁环境下,卫星导航接收机很容易受到电磁干扰而出现不定位的现象,针对这一现象,提出了一种基于环境感知无人机卫星导航接收机的电磁干扰态势评估方法。以干扰信号的特征参数、导航接收机未受干扰时的接收状态作为预测的输入,以接收机跟踪环路失锁时的效应阈值作为观测目标值,建立了极端梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)的预测模型。在此基础上,给出了导航接收机电磁干扰态势的等级,提出了导航接收机在单源和双源电磁干扰下的态势评估方法。通过与高斯过程回归和支持向量机回归的预测方法进行比较,结果表明XGBoost方法具有更好的预测精度。依据该预测方法,综合利用技战术方案,有利于提高无人机在复杂电磁环境中的适应能力。