JTIDS系统扩频码的优选及扩频图案的设计

首先介绍了联合战术信息分发系统(JTIDS)的一般概念,进而针对它的抗干扰措施———直接序列扩频的扩频码的优选及扩频图案的设计,提出了合适的算法,并用C语言在微机上仿真实现。实验结果证明优选的码字质量高,生成速度快,此方面的仿真实现逼近JTIDS,有利于对JTIDS进行深入研究,从而对它实施有效干扰。     

一种双正交循环码M元扩频接收机的研究

本文提出了一种采用双正交循环码的M元扩频接收机方案．每个用户只需要一条扩频码就可实现M元扩频,大大降低了对M元扩频的选码难度。该接收机利用一个变换域匹配滤波器实现了对M元扩频信号的解扩．有效地降低了M元解扩的运算量和设备复杂度。文章最后讨论了该接收机在单用户和多用户条件下的误码特性。     

一种RS码快速盲识别方法

为了获取数字通信中未知线路的纠错编码信息,提出了一种RS码快速盲识别方法.通过对RS码的二进制表示进行码根求解的方法来检测未知线路的RS码长、本原多项式阶数以及可能的本原多项式;进而遍历得到的本原多项式对RS序列进行伽罗华域的傅里叶变换(GFFT),通过连零位置和个数最终确定未知线路的真实本原多项式和生成多项式.实验验...     

滑块机构下高旋弹头的逆系统设计方法

建立了滑块机构下高旋弹的姿态方程,采用逆系统方法对非线性模型进行了解耦控制研究,得到了完整的状态方程,分析了基于逆系统理论解耦的可行性,推导出状态反馈后的a阶伪线性系统和内环控制算法,而后用极点配置原理设计了外环PID(Proportional Integral Derivative)控制律,形成了完整的闭环控制结构,...     

混沌序列相关特性研究及在扩频通信中的应用

分别用Logistic映射和Chebyshev映射产生出混沌序列,在Matlab下进行相关性分析,再以Chebyshev映射产生的混沌序列代替传统的伪随机序列作为扩频通信系统的扩频码,在Simulink下进行扩频通信系统的仿真,综合分析了基于混沌序列的扩频系统的抗噪性能,仿真结果验证了基于混沌序列的扩频系统的抗干扰性能和混沌序列作为码的应用价值.     

Ka频段自适应Turbo-OFDM技术

分析了Ka频段卫星通信信道的性能,建立了Ka频段自适应Turbo编码正交频分复用系统模型,提出了一种简洁的自适应Turbo-OFDM调制控制和编码控制算法,该算法可以兼顾系统性能和编码速率,得到较高的吞吐量和较低的误码率.仿真结果表明,采用自适应控制的Turbo-OFDM系统与没有采用自适应的系统相比较,在误码率为10...     

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。     

差分跳频码性能检验研究

差分跳频是一种新的扩展频谱通信技术.在介绍差分跳频基本原理的基础上,将差分跳频的频率跳变过程建模成齐次马尔可夫链.分析了G函数的功能,重点讨论了差分跳频码性能的检验方法,包括不可约性、频隙滞留、均匀性和随机性检验,其中频隙滞留是首次提出应用于差分跳频码性能的检验.这些检验方法对于差分跳频G函数的设计具有一定的指导意义.     

基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。     

无迹卡尔曼滤波的长码直扩信号载波频偏盲估计

针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。