截幅效应对DMT调制的影响及一种减小截幅噪声的方法

ＤＭＴ（ＤｉｓｃｒｅｔｅＭｕｌｔｉｔｏｎｅ）调制是一种在ＡＤＳＬ（ＡｓｙｍｍｅｔｒｉｃａｌＤｉｇｉｔａｌＳｕｂｓｃｒｉｂｅＬｉｎｅ）中被广泛采用调制技术。本文分析了在ＤＭＴ中对信号进行截幅所产生的影响，计算了Ｄ／Ａ变换产生的量化噪声和截幅噪声，并与未截幅时相比较，在不降低ＳＮＲ的情况下，降低了Ｄ／Ａ变换器的精度的要求，并求出最佳截幅因子。本文分析了一种减小截幅噪声的方法，并说明在非最佳截幅时，通过这种方法可获得与最佳截幅同样的结果。     

火控系统输入信号噪声特性的分析

本文针对跟踪雷达来的目标信息,根据信号产生、传播、接收处理、离散化的物理过程对信号中的噪声特性进行了分析。最后提出用试验方法确定雷达产生噪声的特性。并建议要求跟踪雷达提供噪声特性,以便火控计算机能获得最佳滤波效果。     

柴油机噪声的产生与控制

柴油机噪声主要来源于气体脉冲,燃烧和机械运动,由于柴油发动机在进气,排气过程中产生周期性的气体脉冲和旋转风扇使空气发生扰动等因素,从而激发出气体噪声：柴油在汽缸内燃烧以后,汽缸内的压力骤增,该压力直接冲击燃烧室壁面使得机械部件产生振动并传至外部而形成噪声;机枪矣表面部件对燃烧等激发力作出的响应是产生机械噪声的主要根源。本文在控制噪声方面提出了一些可行性的措施供参考。     

SCPC卫星通信中互调噪声谱的计算

本文提出和推导了SCPC卫星通信系统中互调噪声功率谱的快速计算方法,它升SCPC系统设计具有重要的使用价值。     

防空导弹固体发动机喷焰相位噪声微波衰减测量研究

导弹固体发动机喷焰相位噪声微波衰减是影响武器制导系统性能的重要指标。需要研制专用的测量装置,进行多次地面热试车测量。证明推进剂组分特别是含铝量和电子捕获剂的影响,通过改进推进剂配方和精心组织试验,实测微波衰减值满足系统总体要求。由于仔细地注意了系统校准和振动干扰消除,测出了发动机喷焰的真正相位噪声。调幅噪声的测量数据与相位噪声相当。     

采用正交分集的灵巧噪声干扰对抗方法

针对数字射频存储干扰机多通道宽带转发模式下的灵巧噪声干扰,提出了基于混沌调制信号、多谐波相位调制线性调频信号的正交分集抗干扰方法。混沌调制信号与多谐波相位调制线性调频信号具有"图钉"形模糊函数,除了具有良好的距离、多普勒分辨力,还对回波频率敏感,通过正交分集设计,能够更好地适应宽带转发灵巧噪声干扰。通过计算机仿真对新方法的抗干扰性能进行了分析和验证,结果表明:在多通道宽带转发灵巧噪声干扰环境下,新方法的抗干扰改善因子能够达到10 d B以上,抗干扰性能明显优于传统的频率捷变、斜率捷变方法。     

双缸双作用舱底泵运动副磨损振动特性研究

针对因舱底泵全寿期振动特性掌握不够准确,致使修理过程中振动噪声难以控制,从而缺乏运动副不同间隙等边界条件下机械系统动力学模型的问题,以双缸双作用往复式舱底泵为研究对象,建立舱底泵传动装置运动学、动力学和整机振动特性计算模型,研究了舱底泵整机正常运转与曲轴颈和连杆运动副存在磨损故障下的振动特性,并进行了实验验证。结果表明:在曲轴颈和连杆运动副存在0.5 mm磨损间隙时,振动线谱在低频6.032 Hz处存在显著峰值,此特征可以作为判断曲轴颈和连杆运动副磨损故障的特征。     

基于ICEEMDAN和小波阈值的Φ-OTDR信号去噪算法

针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。     

一种α稳定分布噪声下的跳频参数盲估计方法

针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。