一种非均匀采样的宽带雷达数字正交解调方法

数字正交解调是宽带雷达数字接收机的重要组成部分,灵活性和实时性是数字正交解调设计的关键问题。从二阶采样和多相滤波的原理出发,提出了基于非均匀采样的数字正交解调方法,给出了算法的实现结构,并通过仿真验证了算法的正确性。通过与低通滤波法、多相滤波法比较结果表明,基于非均匀采样的数字正交解调方法具有优化的实现结构和更好的实时性,可以用于宽带雷达数字接收机的设计。     

超动态变化的压力测量

本文介绍了采用MS-1215A/D板与IBM兼容机等组成的压力信号采集处理系统。该系统能对模拟压水堆大破口失水事故时超动态变化的压力进行高速采集,并能及时进行数据处理;根据需要还可打印有关参数和图表。此外,本文还介绍了为确保输入计算机的信号可信而采取的有效措施。     

实时图像的采集与显示

本文介绍了一个实时图象采集与显示系统,较为详细地说明了系统的工作原理,分析了各部分的实现过程。特别是本系统中引入多体存储器存储图象的方法,改善了数据接口的带宽,实现了图象数据采集、存储、传送的实时操作。     

火控系统最佳采样率问题的研究

先从滤波器和信号的频域特性出发给出了滤波器在频域的采样率匹配原则。第二部分从滤波器预测误差最小的原则出发导出了一组求解最佳采样时间的方程,并给出部分计算结果。第三部分提出了速度平滑处理法,解决了提高采样率引起的速度估计误差增大的矛盾。随后给出了典型航路下,综合各影响因素的模拟跟踪结果,并与“×型”指挥仪的跟踪结果作了分析对比。最后提出了针对不同空中目标的最佳采样率的建议     

集成平台空域辅助阵列共址干扰抑制技术

针对同时存在恶意干扰与非法窃听的通信环境,提出一种协作干扰(cooperative jamming, CJ)掩护的保密通信架构,收发信机之间采用跳频技术躲避恶意干扰,并采用协作干扰技术阻塞非法窃听。但该架构的通信带宽较大,会在收发频率振荡器中引起显著的同相和正交(in-phase and quadrature, IQ)通道失衡。鉴于此,对收发IQ通道失衡引起的信号失真进行数学建模,给出接收机处信干噪比的数学表达式,并给出干扰抑制比的闭合表达式。仿真结果表明,收发IQ通道失衡引起的信号失真的功率远大于热噪声功率。随着收发IQ通道失衡加剧,所提架构的信干噪比和干扰抑制比性能均会急剧下降,当幅度和相位失衡分别达到0.95和π/50时,信干噪比和干扰抑制比均损失了47 dB。     

宽带正交解调器幅相一致性测量

基于数字示波器和网络分析仪 ,提出了两种测量方法 ,解决了宽带正交解调系统 I、Q幅度和相位误差的测量问题 ,比较了两种方法的优缺点 ,并成功应用于某 1 0 0 MHz带宽正交解调系统的测量和调试中。     

一种基于Mellin变换的水声宽带相关模糊函数的快速算法

提出了一种基于Mellin 变换的快速算法,其特点是在给定的某一时刻得到不同尺度下的变换结果,算法的运算量与待分析的时延成正比,而在固定时刻下的运算量为两个2M点的FFT和一次2M点复数乘法(M为待分析的尺度的个数).该算法的优点是实时性好,且适合于水声信号领域尺度跨度小、尺度分析较细的特点,并给出了与直接法、CZT法的比较结果.     

空气采样早期探测系统应用前景展望

介绍了空气采样早期探测系统的原理,通过将其与常见的常规探测器相比较,充分探讨了不同探测环境下的优越性所在。其中,着重分析了其极早期报警、准确探测火灾、不产生误报的特点。通过对空气采样早期探测系统在国外发展历史的分析,并结合我国的实际情况,认为这种探测方式将在我国得到广泛应用,并会根据我国的国情不断继续发展完善。     

改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无须重构原始波形,无须计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。