混沌四相编码信号的数字生成方案研究

利用混沌序列生成提高雷达性能的新型探测信号.首先采用离散混沌序列生成适用于雷达探测的二相编码信号;基于二相至四相之间的变换,进一步生成主旁瓣比较高、压缩比较大的Taylor四相编码.随之研究了混沌四相编码信号生成步骤,并由直接数字合成技术DDS(direct digital synthesis)给出了相应的四相编码信号生成方案.通过宽带模糊函数统计平均方法研究了信号的模糊特性,同时利用混沌序列复本相关技术对信号的抗干扰性能进行了分析.数值仿真验证了该方案的有效性.研究结果为解决测距与测速在精度和分辨力之间的矛盾提供了选择途径.     

多分量LFM信号检测与参数估计的新方法

针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.     

混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

潜艇的“眼睛”——声纳

导航卫星、雷达、激光及各种光电设备是飞机、舰船、车辆、导弹的“眼睛”,而对在水下运动的潜艇就没有这么好的福气,这些设备在水下都会变成睁眼瞎。不过,天无绝人之路,声音令人惊奇地成了“潜艇”在水下必不可少的“眼睛”。 的确是这样。声响是潜艇普遍使用的水声探测设备。水声探测设备在侦察时,捕捉、接收水声信息,将水声信号转换成电信号,经放大处理后由显示控制台显示和提供听测定向。     

载频带宽同步倍频的高频大带宽线性调频信号光产生方法

针对高载频、大带宽线性调频信号产生需求,提出一种基于级联马赫-曾德尔调制器(Mach-Zehnder Modulator, MZM)的载频带宽同步倍频的高载频、大带宽线性调频信号光产生方法。理论分析表明,通过合理设置级联MZM的直流偏置点和线性调频信号幅度等参数,可产生载频和带宽同步倍频且倍频系数可调的线性调频信号。在此基础上利用光学系统软件进行相应的仿真验证,利用载频和带宽分别为5 GHz和2 GHz的线性调频信号产生了载频和带宽分别为40 GHz、15.07 GHz和58.25 GHz、19.5 GHz的线性调频信号。仿真结果验证了该方法的可行性,也验证了产生的信号具有较好的压缩性。     

电子战仿真(连载)

７．３天线示例下面我们将讨论两种类型的天线。７．３．１抛物面天线示例图２４中给出了一个抛物面天线的增益图。增益取最大值的天线方向被称为波束轴。当发射机的DOA远离这个角度时，加到该信号的天线增益将急剧下降，在主波束边缘某个位置处增益为零值，之后形成副瓣。图２４给出的是一维增益图（例如方位角），也有正交方向（高低角）上的增益图。可以在一个屏蔽室中通过旋转天线来测量天线增益图，并将测量数据保存到一个数据文件中（增益对角度），用于确定仿真任意到达角所需的信号衰减量。虽然在真实天线中副瓣的幅值不恒定的，…     

提醒你吃药的药瓶

据国外媒体报道,美国最近推出了一种智能药瓶,当到吃药时间时,该智能药瓶将利用LED灯光和声音信号提醒你。如果超过2个小时没有打     

LFM-BC雷达信号的间歇采样转发干扰的研究

线性调频-二相编码(LFM-BC)信号是在二相编码信号脉内进行线性调频处理得到的组合信号。利用LFM-BC信号附加多普勒频移通过匹配滤波器的响应特点,研究了基于数字射频存储的间歇采样转发干扰方法对采用该信号的脉冲压缩雷达的干扰效果。分析了调制参数(占空比、间歇采样周期、正频调制)对干扰效果的影响以及干扰功率与干信比。根据调制参数的不同可以产生压制性干扰和欺骗性干扰,且相对于常规射频噪声干扰而言只需要较小的干扰功率。理论和仿真实验均证明了这种干扰方法的正确性和实际应用的可行性。     

基于频域调制的相干噪声干扰研究

针对线性调频脉冲压缩雷达,提出了一种移频干扰新样式——噪声移频干扰。利用信号分解理论研究了干扰信号的时域和频域特性,推导了干扰信号脉冲压缩输出的近似表达式。理论分析表明,噪声移频干扰信号经脉压处理后为覆盖一定距离范围的似噪声干扰带,通过调整干扰信号参数可改变干扰带覆盖范围、干扰带中心位置和干扰带内能量分布。由于干扰获得了部分压缩增益,较低的干扰功率就可实现遮盖干扰。仿真实验证实了理论分析的正确性和干扰的有效性。     

通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计

针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。