微机上运行的多功能仿真语言GASP/PC

文中介绍了IRM-PC机上多功能仿真软件GASP/PC的开发,叙述了GASP/PC仿真语言的形成以及对于连续、离散和复合仿真模型的GASP/PC语言的结构与仿真方法。     

大气湍流引起的相位起伏对相干态量子雷达相位估计的影响

基于马赫曾德干涉仪模型并采用相位扩散主方程描述大气相位起伏效应对量子雷达的影响,给出了光场在相位扩散通道的演化过程,详细分析了大气相位起伏对相干态宇称探测量子雷达相位估计分辨率和最佳灵敏度的影响,并计算了大气相位起伏下相位估计灵敏度的Cramer-Rao极限。研究发现:相位起伏对于分辨率的影响可通过增加单个脉冲平均光子数来消除。在强相位起伏情况下,宇称探测得到最佳灵敏度会严重偏离散粒噪声极限,但是在弱相位起伏情况下,通过与Cramer-Rao极限的对比,发现宇称探测是一种准最佳探测方案。     

噪声压制干扰对逆合成孔径雷达成像的影响分析

逆合成孔径雷达(ISAR)是一种高性能的成像雷达,其工作机理和作战使用都与常规体制雷达有着很大的不同,在分析ISAR成像原理的基础上重点研究了噪声压制干扰对ISAR成像的影响,并建立了 ISAR系统的干扰仿真模型,针对噪声调频信号进行了干扰仿真实验,给出了不同信噪比下的仿真结果,仿真结果表明了干扰方法的可行性和有效性.     

多分量LFM信号检测与参数估计的新方法

针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.     

线性调频脉冲压缩雷达抗干扰能力分析与仿真

脉冲压缩雷达具有很强的抗压制性干扰能力.针对线性调频脉冲压缩雷达的工作过程和抗干扰原理,分析了射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、移频干扰的特点和性质,并讨论了脉压雷达抗这4种干扰的能力,给出了仿真结果和结论.     

数字式相位差测量方法及精度分析

相位差变化率是最近提出的用于快速无源定位的观测量。该文研究相位差的高精度测量方法 ,提出了一种正交双通道数字式的相位差测量方法。通过对信号频谱的分析 ,计算了测量系统输出的信噪比 ,从而得出了相位差测量的理论精度 ,随后进行仿真分析验证了理论精度。理论分析和仿真实验证明 ,论文提出的方法可以实现高精度的相位差测量     

基于ADF4360-X的频率合成器设计

结合锁相环的基本原理,介绍了高集成整数分频频率合成器芯片 ADF4360-X 的特性,该系列芯片集成了 VCO 非常利于设备的小型化;以 ADF4360-7为例,给出了实际应用中的设计要点、实现方法和实现电路时的注意事项。测试结果显示,设计的频率合成器覆盖范围达到400 MHz,步进1 MHz,偏离中心频率1 kHz 处相位噪声达到-93 dBc/Hz。     

连续旋转爆震波传播模态试验

通过保持空气流量不变、改变H2/air当量比开展了连续旋转爆震对比试验,发现随当量比的降低出现三种传播模态:在较高的当量比(0.90~1.86)下,连续旋转爆震波以同向传播模态传播;在较低的当量比(≈0.75)下,则以双波对撞模态传播;在中间工况,则以上述混合模态维持传播。分析了不同传播模态下的高频压力特征,并初步分析了传播模态的转换机制:当量比较高时,爆震强度较高,传播过程中的损失和速度亏损相对较小,爆震波以同向传播模态维持传播;当量比较低时,爆震强度较低,传播过程中的损失和速度亏损较大,此时无法维持同向传播模态,而以双波对撞模态传播,这是由于双波对撞模态中的激波对撞产生高温环境,有利于燃烧放热,其可能是连续旋转爆震的极限传播模态。     

数控振荡器相位截断对频域抗干扰性能影响分析

全球导航卫星系统频域抗干扰接收机中,普遍采用数控振荡器生成本振信号。由于硬件约束,通常需要对数控振荡器进行相位截断。而数控振荡器相位截断是否合理对抗干扰性能影响较大。针对该问题,从数控振荡器相位截断导致的本振杂散着手,从理论上分析其对混频和频域抗干扰环节的影响。在此基础上,给出一种数控振荡器查找表地址位宽的理论计算模型,使得接收机的载噪比损耗接近无数控振荡器相位截断的频域抗干扰接收机。仿真结果表明,抑制带宽大于100k Hz、干信比小于80d Bc的窄带干扰时,计算的数控振荡器查找表地址位宽不超过10bit。与无数控振荡器相位截断的频域抗干扰接收机相比,采用数控振荡器混频的抗干扰接收机的载噪比损耗最多增加0.6d B。     

基于GA-BP网络的LFM信号脉冲压缩

为了改善线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号脉冲压缩输出的性能,研究了误差反向传播(back propagation,BP)神经网络在线性调频信号脉冲压缩中的应用。采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络的连接权值进行训练学习,该算法可克服BP网络容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,GA-BP网络具有较快的收敛速度和较好的数值稳定性,在信噪比损失小于1dB的条件下,可获得60dB左右的输出主旁瓣比。