改进的时域正交MOE盲干扰抑制算法

提出了一种能够同时抑制窄带和多址干扰的TDO-MOE盲干扰抑制算法,算法将TDO-LMS算法引入到MOE盲检测算法,克服了TDO算法在盲检测中容易发散的缺点.通过信道估计调整步长因子,信道估计运算利用了检测器的中间运算结果,没有付出多余运算量.仿真结果表明,在维持LMS类算法的SINR性能的前提下,算法明显缩短了收敛时间,具有一定的应用价值.     

随机频率步进雷达成像分析

随机频率步进信号兼具步进频率雷达和宽带噪声雷达的特点,不仅可以降低系统瞬时带宽和数据采样率,还具有优良的低截获概率(LPI)、电磁兼容性(EMC)和抗射频干扰(ARFI)特性.分析了随机频率步进信号的相关输出及模糊函数的统计特性,如一阶矩、二阶矩和方差等,并与均匀频率步进信号做了抗干扰性能的比较.提出并分析了相关输出结...     

轴向输出TE10模式的紧凑型相对论磁控管的粒子模拟研究

研究了一种轴向输出TE10模式的紧凑型相对论磁控管,该器件采用6谐振腔结构并工作在π模式上,通过4腔轴向输出的结构设计使得谐振腔结构与矩形输出波导之间形成了较好的过渡,实现了矩形TE10模式的微波输出。与衍射输出相对论磁控管相比,这种结构设计,不仅能减小磁控管的轴向和径向的尺寸,使得系统更加紧凑化,而且能在输出波导中获得更加纯净的低阶微波模式。利用粒子模拟软件,初步分析和优化了器件的工作性能。模拟结果表明：当电压为500 kV,磁场为0.5 T时,该器件的工作频率为2.58 GHz,输出功率为1.0 GW,功率转换效率达到25.0 %。     

微波脉冲对导航接收机跟踪环路载噪比的影响

为了明确微波脉冲对导航接收机的最佳干扰参数,通过对微波脉冲干扰下导航接收机跟踪环路相关处理的理论分析,根据微波脉冲谱线、扩频码谱线以及相干积分时间三者之间的关系,提出一种微波脉冲干扰分类方法,推导了不同参数微波脉冲干扰下相关输出功率和载噪比,并进行了试验验证。理论分析与试验结果表明,当微波脉冲宽度大于等于扩频码周期且小于相干积分时间时,进入相干积分器带宽内的多条微波脉冲谱线干扰某一条扩频码谱线,该微波脉冲参数对导航接收机的干扰效果最佳,且优于连续波干扰;随着干扰谱线数量增多,跟踪环路相关输出功率值增加,载噪比减小,干扰效果增强。     

基于OFD-LFM信号的MIMO雷达微多普勒效应分析

多输入多输出(MIMO)雷达系统利用空间分集技术,能够在不同视角接收目标回波信号,与传统单基雷达系统相比,可以提取更丰富的目标特征信息,因而大大提高了雷达的目标运动参数估计精度。基于MIMO雷达系统,详细推导了正交频分线性调频信号体制下目标部件旋转引入的微多普勒效应,通过取多组观测数据的数学期望对旋转半径进行了参数估计,最后的仿真实验验证了理论分析的结果,得到的旋转半径估值与真实值非常接近。     

负反馈放大器分析方法探讨

集成电路出现后,负反馈放大器原先的一些计算公式已不适用。为解决这个问题,提出以新放大器为基础的负反馈放火器输入电阻、输出电阻、放大倍数的计算公式。     

组合导航系统轴角—数字转换电路的研究与实现

较详细地叙述了组合导航系统轴角—数字转换电路的研究与实现的过程,介绍了一种较高精度的用单片机独立进行数据处理的轴角—数字转换电路．     

轴流泵出口环量变化规律与几何参数一体化最优设计方法

最近十几年来,叶轮机械最优设计取得了很大进展。作为其最优设计系统的一个典型环节,叶片泵的设计优化得到了重视。近年来,我国开始探索采用变轴面速度、变环量流型进行轴流泵水力设计,并讨论环量分布规律的优化问题。文献针对不同的目标函数,分别求解叶轮直径及出口环量分布规律最佳值,这等于把一个完整的问题分解了,并不一定能保证     

轴向输出TE10模式的紧凑型相对论磁控管的粒子模拟

研究了一种轴向输出TE10模式的紧凑型相对论磁控管,该器件采用6谐振腔结构并工作在π模式上,通过4腔轴向输出的结构设计使得谐振腔结构与矩形输出波导之间形成了较好的过渡,实现了矩形TE10模式的微波输出。与衍射输出相对论磁控管相比,这种结构设计不仅能减小磁控管的轴向和径向的尺寸,使得系统更加紧凑化,而且能在输出波导中获得更加纯净的低阶微波模式。利用粒子模拟软件,初步分析和优化了器件的工作性能。模拟结果表明:当电压为500k V,磁场为0.5T时,该器件的工作频率为2.58GHz,输出功率为1.0GW,功率转换效率达到25.0%。     

Efficient budget allocation strategies for elementary effects method in stochastic simulation

This paper focuses on extending the Morris' elementary effects method (MM) for sensitivity analysis/factor screening originated in the context of deterministic computer experiments to the stochastic simulation setting. Given a fixed simulation budget to expend, the main objective is to provide efficient and accurate estimates of main and interaction (or nonlinear) effects coined by the standard MM for characterizing the importance of each factor, despite the impact of simulation errors. Taking into account both the factor/input sampling uncertainty rooted in MM and the random errors inherent in a stochastic simulation, we develop efficient budget allocation strategies for implementing MM in this new context. Under each strategy proposed, we derive its corresponding optimal budget partition and optimal budget allocation rules. Numerical results corroborate the practical effectiveness of the proposed budget allocation strategies.