基于OFDM WiFi信号的无源雷达研究

文章分析了利用WiFi802.11a信号作为无源雷达的外辐射源信号的理论可能性,分析表明该信号具有良好的模糊性能,是一种可利用的非合作式照射源。接着讨论了无源雷达信号处理方面的问题:由于接收信号中含有很强的直达波干扰(DPI)和多径干扰(MPI)信号,因此要进行干扰消除;同时由于信号模糊函数有较高的旁瓣尖峰,因此需要对接收的目标回波信号和直达波信号进行预处理。     

具有正交(g,f)-因子分解的子图

设G是一个图 ,g (x)和f (x)是定义在V (G)上的整数值函数 ,且对任意的x∈V (G) ,设g (x)≤f (x) ,H是G的一个子图 ,F ={F1,F2 ,… ,Ft}是G的一个因子分解 ,如果对任意的 1≤i≤t,|E (H)∩E (Fi) |=1 ,则称F与H正交。闫桂英和潘教峰在文 [3]中提出如下猜想 :设G是一个 (mg+k,mf-k) -图 ,1≤k相似文献   

拉登重出江湖 海湾美军倍受威胁

7月16日上午,一名青年来到意大利热那亚市中心的警察局,将一封邮件交给正在站岗的警察。警察拆开邮件,邮件内装的炸药被引爆,该警察的脸部和双手被炸伤。这是继23英国《星期日报》网站发布本·拉登准备于7月袭击在意大利热那亚举行的8国首脑会议后的一个危险信号。更令美国吃惊的是,7月4日的美国《洛杉矶时报》报道了一名在押的垃登的手下说：拉登的一句高级助手曾帮他策划在洛杉矶国际机场引爆炸弹,受过训练的其他游击队员还曾计划对美国其他地方实施袭击。     

“科技动员一席谈”（一） 科技动员——21世纪国防动员的重头戏

科学技术是构成战斗力的第一要素.在高技术局部战争中,谁掌握了高技术,谁就能赢得战争的主动权.因此,如何搞好科技动员,是21世纪国防动员建设的重大课题.     

高阶累积量自适应波束形成的改进算法

针对线性约束最小方差(LCMV)算法在自适应波束形成时,存在的对噪声敏感、信噪比(SNR)较高时波束形成受小特征值扰动影响较大的情况。在基于高阶累积量的LCMV算法的基础上提出改进方法。该方法首先计算阵列接收数据的高阶累积量,然后对高阶累积量构造数据增广矩阵,进行奇异值分解求出伪逆,再用伪逆修正LCMV算法的权值,形成波束。仿真结果表明,相比于传统LCMV算法与基于高阶累积量的LCMV算法。算法能够有效地克服信噪比升高时小特征值扰动对波束形成的不良影响,且在较低快拍数下仍能有效形成波束。     

基于空间分解与混合包围盒的碰撞检测算法

针对如何提高碰撞检测效率的问题,提出一种基于空间分解法和混合包围盒的碰撞检测算法。首先利用均匀剖分法确定相邻对象,然后只对相邻对象构建混合层次包围盒树,最后引入任务树的概念加速包围盒树的遍历过程。在包围盒碰撞检测中,提出了一种顶层采用AABB,其他层采用OBB的混合层次包围盒结构。实验结果表明,该算法有效提高了碰撞检测的效率和实时性。     

基于最大信噪比的盲源分离雷达抗主瓣干扰方法

针对现有压制干扰从主瓣进入雷达天线,传统副瓣抗干扰方法失效的问题。提出一种应用最大信噪比准则的盲源分离抗主瓣干扰方法。首先提出了盲源分离应用于雷达抗主瓣干扰的模型,估计信号源个数后构建基于信噪比的目标函数,而后选择求解得到的广义特征向量构造分离矩阵。与传统算法相比,该方法不需要进行迭代运算,有效降低了计算复杂度。经过仿真分析,验证该方法能够有效分离混合信号,具有较高的分离效率。     

《如何阅读一本书》在高三现代文阅读备考中的开发探索

高三现代文阅读是高三语文备考的重点和难点,常规的备考指导耗时费力,但收效微小。以2013———2015年高考全国卷小说阅读为例,从提高阅读速度、学会主动阅读两大方面开发《如何阅读一本书》相关理念和方法,以指导高三学生的现代文阅读的备考,从而培养高三学生高效阅读的习惯和良好的阅读爱好。     

一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明：该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。     

OFDM系统中高功率放大器预失真技术研究

针对正交频分复用(OFDM)系统中高功率放大器(HPA)固有的非线性特性导致频谱再生和邻道干扰等问题,介绍了一种高功率放大器的自适应预失真技术,该技术采用查表法对信号进行预失真。本文用M AT-LAB仿真研究分析了基于查表法自适应基带预失真算法的有效性。仿真实验表明:该预失真算法可以有效地降低放大器所带来的OFDM信号频谱再生等非线性失真,提高了系统的性能。