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421.
目标运动使雷达回波表现为初始频率和调频率参数均为未知的线性调频(LFM)信号,精确且快速地检测和估计出未知参数的LFM信号是雷达信号处理的主要工作。文章利用LFM信号在特定阶数的FRFT域呈现出能量聚集特性,介绍了基于FRFT的二维峰值搜索、模最大值两步搜索和预判法三种LFM信号检测与参数估计算法。通过在高斯白噪声背景下对三种算法的仿真进行分析、比较,结果表明:在低信噪比条件下,基于FRFT模最大值两步搜索算法估计精度高,计算量较小,为工程应用提供可能。  相似文献   
422.
片内直流电压信号摆幅较小,且受到CMOS工艺中被动器件一致性较差、易被高频交流信号干扰等因素的影响,采用典型的比例放大电路难以放大这类信号.为此提出了一种基于“载频”的“电压→频率→电压”放大方法,使用载波信号作为片上长距离传输的信号,将易受到干扰的直流信号局部化,利用前馈补偿技术构建了具有高度线性转换关系的“电压→频率”调制电路,采用具有较高线性度的频率解调电路实现后级电压信号的解调,有效地放大片内直流电压信号.电路仿真结果表明,所提出的放大器电路能有效地放大片上电压信号,直流电压增益为2.4.  相似文献   
423.
健康评估是卫星在轨安全健康工作的关键技术之一.针对卫星控制系统的健康状态评估问题,首先分析了卫星控制系统的内部结构特征,将控制系统按其结构分层并提出了基于层次推理地健康状态评估方法,然后通过分析系统特有的工作关系确定了各级系统状态数的计算方法,最后以某型气象卫星的一种控制模式为例计算了从部件到整系统的各级别状态数.计算以及仿真的结果显示该方法能够利用状态数合理地表示控制系统的健康状态.  相似文献   
424.
电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。  相似文献   
425.
为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。  相似文献   
426.
水声信道中存在大量的脉冲噪声和多普勒频移效应,这会给通信同步带来困难,造成水声通信系统最佳采样位置发生较大偏移,严重影响后续通信算法的处理效果。从复杂水声信道中实现较精确通信同步的目的出发,借助相位调制水声通信系统的特点,综合利用线性调频序列和m序列各自的优势,提出了一种由帧同步、位同步双重机制共同组成的水声通信同步算法,经过仿真、湖试及江试,证明了该算法的有效性。  相似文献   
427.
针对正交频分复用(OFDM)具有高峰均比的缺点,研究并提出了一种基于改进A率的能够有效降低系统峰均比的信号压缩扩张算法.仿真结果表明,与改进率压缩扩张法相比,能够更好地减小信号峰值,具有更好的系统误比特性能.  相似文献   
428.
根据丁苯橡胶试样在单轴拉伸实验中得到的拉力和变形值等实验数据,运用多元线性回归法求得橡胶材料Mooney-Rivlin模型三项式的模型常数.为检验计算结果的准确性,将常数用于对试样进行有限元计算并与实验结果对比分析,计算采用有限元软件ANSYS11.0,得到的计算结果与实验结果较为吻合.对比分析结果表明:随着形变量的增...  相似文献   
429.
舰船装备健康状态评估方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
结合可靠性和维修性的概念,对舰船健康状态评估的相关概念进行了分析,并对健康状态和健康度的概念进行了探讨和改进.提出了单个舰载装备和由多个装备组成的装备系统的健康状态评估方法,引入了"任务健康度"的概念.最后,根据舰船执行不同任务的实际需求,将全舰健康状态的概念引入到舰船的使用和维修保障中,提出了舰船各系统的健康状态标准...  相似文献   
430.
线性调频脉冲压缩信号具有作用距离远,抗干扰能力强的特点,在现代雷达中得到了广泛的应用。在对该雷达进行抗干扰性能定量评估过程中,通常需要对其信噪比进行实时测量,针对线性调频脉冲压缩雷达的特点,提出了信噪比实时估计算法,并采用高斯白噪声背景对该模型进行了仿真验证。仿真结果表明,该算法运算速度快,便于工程实现,可用于对线性调...  相似文献   
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