衰落信道下基于正交频率码分复用的精确时间测量

针对衰落信道下的精确时间测量,给出基于正交频率码分复用技术的高精度时间测量算法。在不降低最大不模糊时间的前提下,通过时间延时、信道衰落、相位噪声参数的联合迭代估计,有效克服了频率选择性信道的衰落与相位噪声对时间测量的影响。仿真结果表明:联合迭代算法提高了时间测量的归一化均方根误差性能。     

卫星导航信号无模糊抗多径码相关参考波形设计技术

针对目前卫星导航接收机码环多径抑制技术在二进制偏移副载波类信号下鉴别曲线可能出现多个稳定跟踪位置,导致接收机存在伪距测量的系统性误差的问题,提出最优鉴别曲线设计技术,采用奇异值优化的最小二乘方法,设计无多余跟踪点的本地码相关参考波形。从多径误差包络和跟踪精度两方面,对基于最优鉴别曲线的二进制偏移副载波信号码相关参考波形的设计性能进行验证评估。仿真结果表明：该方法可实现二进制偏移副载波信号在有限接收带宽下的无模糊鉴别曲线设计。以前端带宽为8.184 MHz时的BOC(1,1)信号为例,设计的码相关参考波形相比W2波形,多径误差包络面积增加了61.8%,而跟踪精度提高了4~5 dB。     

信息知识库中的数据可用性恢复策略

信息知识库在工业生产中能够提高生产效率、降低资源消耗,但数据失效频率高。针对多节点失效重构的纠删码策略较少,且未充分考虑失效数据重构时各参与节点间的链路关系,导致重构效率较低。针对信息知识库数据失效,提出一种新的重构策略。根据节点的数据处理能力,选取数据处理能力最高的新生节点为路由节点;依据路由节点与候选供应节点及剩余空闲节点的链路带宽,确定供应节点及新生节点,从而构建数据重构网络拓扑,提高失效数据重构效率。实验结果证实,与传统纠删码策略性能比较,该方法有较短的重构时间和较高的重构成功率。     

编译码器在非编码健盘接口技术中的应用

本文介绍一种应用编码器和译码器在单片微型计算机应用系统中扩展键盘的方法,该办法的最大特点是可以有效利用单片微型计算机的Ｉ／Ｏ口资源,扩展键盘数量大且编程简捷。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

制胜人民战争呼唤“大动员观”

大疫情是大战场,更是大课堂。中国战“疫”伟大实践再次证明,无论过去、现在和未来,人民战争都是我国战胜命运大苦难、前进大挫折、发展大考验的独特优势、组织优势和制慶优势。大灾过后,当有大悟。在这场疫情防控阻击战中,国防动员系统充分发挥“协调部”职能助力阻击战、拉紧拉长“动员链”支援阻击战、全力投入“迷彩绿”显威阻击战,对发挥国防动员伟力、决胜未来战场,有着现实而深远的启示借鉴意义。     

基于Turbo码和混沌序列的数字图像扩频水印

提出一种基于Turbo码和混沌序列相结合的DCT变换域扩频水印算法。首先对原始水印信息进行伪随机置乱,接着对置乱的水印进行Turbo编码,用混沌序列对编码后的水印进行扩频,生成待嵌入的扩频水印信息。在充分考虑人眼视觉特性的基础上,将扩频水印嵌入到DCT变换系数的中频中。文中对算法在多种常见的攻击如JPEG压缩、噪声、剪切、滤波下进行了仿真。实验结果表明,利用该算法实现的水印具有良好的不可见性和鲁棒性。     

近代海权梦起梦碎的见证者——大型纪录片《船政学堂》

一部船政学堂史,就是一部中国近代开放史。人们如是评价船政学堂在中国近代史上的独特地位。的确,历史上从未有过这样一所学校,能够如此地影响国家的命运,与民族的兴衰荣辱发生着如此紧密而多重的联系。值甲申马江海战130周年、甲午海战120周年纪念之际,     

AWGN信道中Turbo码的性能和仿真

主要对Turbo码的解码算法进行了研究,分析了常用的MAP解码算法,对Turbo码在AWGN信道中应用不同的解码算法进行了仿真,针对不同解码算法和解码迭代次数等因素对Turbo码性能影响进行分析,结果表明Turbo码在AWGN信道中和低信噪比条件下具有优良的性能。     

从化合物结构到红外光谱图-红外光谱研究的新领域

红外光谱是鉴别有机化合物结构的常用分析手段,通过红外光谱鉴别化合物一般是将实验所得光谱图与光谱图库的参考光谱图相比较,这种鉴别方法需参考光谱图。但是,在巳知的17000000化合物与最大的红外光谱数据库仅有100000张参考光谱图之间存在巨大矛盾阻碍了这种化合物鉴别技术的应用。化合物结构与它的红外光谱图之间的关系是相当复杂的,不能用简单的关系式来描述。在本文将介绍红外光谱分析领域的最新发展,通过化合物的结构来获得红外光谱图。人工神经网络是处理非线性问题的非常有用的工具,该方法将人工神经网络与新颖的结构码相结合,用己知数据去训练神经网络,该神经网络能够被用于预测未知化合物的红外光谱图,提供了一种获得参考光谱图的途径,该方法被称为模拟红外光谱方法。