干扰信号的检测技术研究

以噪声调频干扰为例,对干扰信号的检测问题进行了分析,提出直接积累检测和二进制积累的检测方法,并计算了两种方法的检测概率。通过积累检测显著地改善了接收机对噪声干扰类信号的检测性能。     

分段相关累加算法提取直扩信号伪码周期

针对低信噪比直接序列扩频(DS/SS)信号伪码周期难以检测的问题,特别是加信码的直扩信号,提出了一种新的分段相关模值累加检测方法和相应的快速算法。计算机仿真表明,在信号带宽内信噪比为-12 dB时,能够快速有效地检测直扩信号的伪码周期。     

窄带干扰下GPS接收机捕获性能的研究

针对GPS接收机抗干扰能力强的特点,分析了窄带干扰对接收机的捕获性能的影响.在扩频理论的基础上,给出了GPS C/A码接收机信号捕获的数学模型,计算得出平均捕获时间与捕获时间方差,给出窄带干扰下的接收机信号捕获的仿真结果.结果表明,当窄带干扰功率超过一定的值时,会导致GPS接收机捕获性能的严重恶化.     

ICAO二阶阶跃模型下信号畸变对导航接收机载噪比估计影响分析

载噪比是评估导航信号质量的重要指标,直接影响着接收机的捕获、跟踪和电文解调性能。论文推导了基于国际民航组织（ICAO）二阶阶跃信号畸变模型下导航接收机采用相关、非相关处理时载噪比估计与信号畸变参数之间的解析表达式,并分析了导航信号畸变参数对载噪比估计的影响。仿真结果表明,数字畸变参数变化范围下导航信号载噪比变化在10-2量级,增大模拟畸变的振荡频率或者减小衰减频率将会提高载噪比估计值,模拟畸变参数变化引起的载噪比损耗可达0.1dBHz,畸变参数对载噪比估计的影响整体上都较小,因此利用接收机输出载噪比作为导航信号异常监测手段是不完备的。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

基于云边端协同的轻量级作战资源弹性调度算法设计与实现

随着作战使命的变化,为适应多样化任务的柔性结构,新一代网络化指挥信息系统发生了重要变化,引发了新的重大需求。大数据任务和分布式计算资源之间需要协同分配,实现各类大数据的高效敏捷处理。为此,设计了一种基于云边端协同基础设施和架构搭建方案而部署的轻量级算法,来实现分布式计算资源和作战任务的弹性调度与响应。针对网络中存在的供需不匹配问题,该算法内嵌的可信、互惠、激励（Credible,Reciprocal and Incentive,CRI）的拍卖机制,旨在利用空闲网络资源节点来实现全网的低延迟响应。最后,理论论证和实验结果确保了该算法机制具有广泛的适用性和鲁棒性。     

如何改善信号自适应处理算法的质量

被推荐的一系列信号自适应处理的改善算法,其实质就是保证尽可能地抑制干扰信号自身,以及抑制干扰源对坐标的导数。推荐的改善算法允许在一系列条件下大大地提高信号自适应处理算法的质量。     

读出温度对LiF:Mg,Cu,P方片灵敏度和剩余信号的影响

研究了读出温度对ＬｉＦ：Ｍｇ,Ｃｕ,Ｐ热释光探测器的灵敏度和剩余信号的影响。结果表明,在高达２６０℃,读出温度能短时间作用于ＬｉＦ：Ｍｇ,Ｃｕ,Ｐ热释光探测器（ＧＲ－２００）其灵敏度能以统计误差范围内保持稳定,当读出温度２５０℃或以上时,相对剩余信号小于１％,删除了辐照前退火退火的需要。