VXI总线消息基器件数据低寄存器定位监视电路设计

结合工程需要设计了消息基器件数据低寄存器定位监视电路,满足了总线和本地CPU对数据低寄存器读写时的时序关系,给出了部分实现电路和状态转移流程图。     

基于m序列和L-G模型的多址干扰性能分析

基于跳频通信的多址干扰性能分析,有独立碰撞和四碰撞态Markov模型,提出采用m序列和L-G模型生成的实际跳频序列对同步、异步组网中的用户干扰性能进行研究.在对不同跳频序列族的碰撞性能进行分析的基础上,通过对跳频码的碰撞过程、碰撞结果、以及编码方法的详细探讨,建立了分析模型,并对模型的收敛性进行了验证.误字率的仿真结果表明,独立碰撞模型和四碰撞态Markov模型与实际跳频序列的碰撞结果有着较好的一致性,其精度足以满足工程需求.     

基于虚拟阵列的信号源数估计算法

信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。     

运动目标DOA自适应跟踪算法

战场区域移动通信系统中,指挥中心实时地将主波束对准作战分队来波方向,而将其他方向的来波作为干扰置零陷,不仅提高了抗干扰能力,而且还可对作战分队进行定位。这一过程是通过跟踪移动用户信号的波达角(DOA)来实现的,传统的高分辨率DOA估计算法,如MUSIC、ESPRIT等算法,无法实现自适应、实时跟踪,因为它需要对接收信号的协方差矩阵反复进行特征值分解或奇异值分解,计算量大。针对这一问题,引入基于改进的信号子空间自适应跟踪的卡尔曼(Kalman)滤波算法,该算法直接从信号子空间中提取DOA的更新,无需从协方差矩阵中提取。仿真结果表明,该算法不仅降低了运算量,而且可跟踪多用户的DOA。