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。     

基于SOPC的多路并行同步数字信号采集系统设计

针对某型导弹武器装备在线检测系统的需求,以软、硬件可配置的SOPC（System on a Programmable Chip）嵌入式系统为平台,以较少的硬件资源消耗为前提,应用FIFO缓存和直接存储器传输（Direct Memory Access,DMA）技术,设计数据采集系统,实现对20路并行同步数字信号的快速采集,并利用现代DSP技术对采集的信号进行滤波处理,通过USB总线将处理后的信号送到工控机,基于LabVIEW软件在工控机上实现系统的在线检测功能。     

中频直接采样在 UWB (超宽带)雷达数据采集中的应用研究

为实现UWB雷达中的高速数据采集,本文从理论上探讨了中频／射频直接采样和数字正交技术对大带宽信号（≥10MHz）进行相干检波的可行性。对三种数字正交途径进行的计算机仿真表明：正交双路的幅相一致性大大提高了,当信号带宽≤20MHz时,镜频抑制效果优于传统模拟方式（＜－30dB）。     

发变电所传导干扰分析与抑制措施的研究

通过对发变电所由开关操作在二次系统和低压交流电源系统传导测量结果的分析,确定变电站低压交流电源中传导干扰的特征,利用安捷伦（Agilent）矢量网络分析仪,研究几种典型电源滤波器的插入损耗和特性阻抗等频率特性,应用夏弗纳（Schaffner）等系列抗扰度试验设备,研究电源滤波器对电快速瞬变脉冲群和衰减振荡波的滤波和抑制效果,给出了变电站电源滤波器的滤波特性要求。     

改进的OFDM雷达通信一体化信号峰均比抑制方法

正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信号是雷达通信一体化系统常用的发射波形之一,但是其峰均比较高,影响发射机的工作效率。传统的限幅法虽然可以降低系统OFDM信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）,但会造成误码率（bit error rate,BER）增大和带外频谱泄露的问题。对传统的限幅法进行改进,将高于门限的信号进行抑制,通过迭代滤波消除带外信号弥散造成的频谱效率下降的问题。将改进峰均比抑制方法与传统峰均比抑制方法进行比较,验证了所提方法的低峰均比性能、误码率性能和模糊函数性能。仿真实验表明,所提方法通过合理设置限幅门限和选择迭代滤波次数,可以有效降低OFDM信号的PAPR,并且对雷达探测性能和通信性能影响较小。     

基于CSS的室内测距优化技术?

基于CSS（ Chirp Spread Spectrum,线性调频扩频）技术的无线测距是基于TOA（ time of arrival,到达时间）的测距方法,在室内应用中,存在较多的NLOS（ Non?Line of Sight,非视距）干扰,因此测距精度低。针对这个问题,对传统卡尔曼滤波进行改进,将NLOS误差加入状态向量进行估计,进行两步卡尔曼滤波,从而抑制NLOS误差对测距的影响。考虑到LOS（ Line of Sight,视距）和NLOS并存的情况,对两步卡尔曼滤波算法进行改进,在第二步滤波中对NLOS误差鉴别和滤波处理部分做出改进,并应用到测距系统中。实验表明,利用该测距优化方法,TOA测距的精度和抗干扰能力得到了明显的提高。     

红外告警系统数据处理器的研究

主要介绍了红外告警系统中数据处理器的构成、数据处理（空间匹配滤波、目标分割、鉴别与跟踪）算法以及硬件实现等内容。     

基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的SINS/DVL组合导航

捷联惯性导航系统（SINS）与多普勒计程仪（DVL）组合导航时需考虑量测数据异常问题。针对该问题，设计一种基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波。此滤波旨在解决自适应滤波估计量测噪声参数性能对渐消因子依赖性强的问题，提升DVL量测信息异常情况下的导航精度。实验结果表明，基于渐消因子动态调整的改进Sage-Husa自适应滤波，在DVL数据异常的复杂环境中仍可具有较好的信息处理能力，导航性能提高显著，实现高精度的组合导航，具有一定的研究与参考价值。     

直接序列扩频系统中抑制窄带干扰的变换域技术

本文主要介绍了三种抑制DSSS中窄带干扰的变换域方法。与离散傅立叶变换（DFT）相比,基于重叠变换（LT）的处理方法能更有效地将窄带干扰限制在有限的子带内,这两种方法共同的缺点是：时频分辨率固定,带内频谱泄漏水平较高。基于自适应子带变换（ST）／小波包变换（WPT）的变换域技术,其时频分辨率可随输入信号灵活调整,而且对应的正交镜像滤波器具有良好的幅频特性,因而能更有效地抑制窄带干扰。     

一种自适应指数加权衰减记忆滤波算法

根据衰减记忆因子为一个常数的不尽合理性的假设,深入研究了指数加权衰减记忆滤波因子,根据滤波收敛条件和滤波模型准确时的新息(残差)特点,提出了具有自适应性、抑制滤波发散的指数加权衰减记忆滤波算法,并通过仿真试验验证了自适应抑制滤波发散的有效性。     

加速度计交叉耦合系数高精度标定

为了在1g重力场用转台标定惯性导航系统加速度计交叉耦合系数,提出基于正交多位置递推滤波算法标定加速度计的方案,通过建立正交多位置标定模型,抑制了转台误差对标定精度的影响,设计基于马尔科夫递推估计滤波算法,克服了一般最小二乘集中估计中多维矩阵求逆算法误差。仿真结果表明通过28位置标定,加速度计交叉耦合系数标定精度可达到10－7 g·g－2（ RMS）量级。     

中频(IF)取样数字直接序列扩频接收机

本文详细分析中频（ＩＦ）取样数字直接序列扩频接收机的关键技术、实现方法和环路跟踪性能等。     

变窗长秩排序统计滤波器与噪声图象滤波

基于信号分解理论,在非线性秩排序统计滤波器基础上,提出一种新型的非线性滤波器结构——二值秩排序统计滤波器。主要工作包括:(1)提出了滤波器的定义和实现结构;(2)实现算法;(3)滤波特性分析;(4)噪声图象滤波的计算机仿真。理论分析和实验结果表明,本文提出的滤波器具有良好的脉冲干扰抑制能力和边缘保持特性,硬件实现简单。     

基于“当前”统计模型的改进自适应滤波算法

针对"当前"统计模型算法跟踪弱机动目标性能较低的缺陷,在分析当前统计模型算法及滤波增益特性,参考了几种修正的当前统计模型算法思路的基础上,根据能够抑制滤波发散的渐消因子构造了基于"当前"统计模型的自适应滤波算法。仿真结果表明该算法克服了当前统计模型的缺陷,在实时性与精度两方面得到了平衡,易于工程实现。     

单边带信号简易高效的硬件实现技术

本文介绍了单边带（SSB）信号的两种产生方法,即滤波法和移相法,重点对移相法产生SSB信号的方法作了详细的讨论并给出了具体的电路,这种产生SSB信号的方法具有载波抑制比低,成本低,不需要滤波器,对相位误差和增益误差要求不高等突出特点。     

状态电子密度的数值反演

提出了一种计算状态电子密度的超分辨处理方法。这种方法是在Fourier变换的基础上,引入高频滤波器函数H（ω,α）,经滤波处理后,再取Fourier逆变换,得到近似解。此方法能够较好地抑制噪声干扰,且计算复杂性较低,文中给出了算法,证明了收敛性,最后给出了计算机实验结果。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

GPS定位中2种自适应滤波的组合算法

分析了卡尔曼滤波发散的原因,并给出了指数加权的衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波2种算法用来抑制发散,相应地分析了衰减因子的选取以及噪声模型的在线估计,最后提出这2种定位方式组合的定位算法。仿真结果表明,衰减自适应记忆滤波和噪声加权自适应滤波明显提高了卡尔曼滤波的定位精度并且抑制了发散,组合算法在提高定位精度、抑制发散的同时,使这2种定位方式的优点形成了互补,增加了算法的稳定性。     

军事通信中基于UFMC信号的峰均比抑制算法

针对5G移动通信中的通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）系统中信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法（IPA-IBPSO-PTS）。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。