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101.
针对现有的基于蒙特卡罗方法的非视线传输模型的不足和局限性,提出了基于蒙特卡罗方法的多散射修正模型,给出了模型的数学描述。利用坐标系变换方法,得出了光子迁移的坐标递推公式。设计了接收判断机制,给出了到达时间的计算公式。通过跟踪大量光子的随机迁移,验证了光子传输的多散射现象。绘制了接收天线功率密度曲线,模拟了脉冲展宽效应。比较结果表明,在满足单散射近似的条件下,该模型与Luett-gen单散射模型吻合较好;在不满足单散射近似条件时,该模型得出的接收功率密度大于Luettgen单散射模型的接收功率密度,分析了结果的正确性,并指出了现有模型信道零延迟的错误。理论分析表明,模型能准确反映信道的时延特性。  相似文献   
102.
基于自适应累量算法的舰船轴频电场信号检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种新的舰船轴频电场信号检测方法.该方法利用高阶累量对高斯噪声的抑制作用,首先使用基于自适应累量算法的FIR滤波器对接收信号进行滤波消噪处理,以提高信噪比;然后再对滤波输出信号进行滑动功率谱检测.实测数据处理结果表明了该方法的稳健性和有效性.  相似文献   
103.
基于混沌振子列的微弱舰船轴频电磁场信号频率检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对远程探测频率未知的舰船轴频电磁场这一难题,提出了一种基于混沌振子列的微弱信号频率检测方法,通过该方法能有效地将强复杂背景噪声下的微弱轴频电磁场的频率检测出来.然后,讨论了不同阻尼比对系统性能的影响,并通过对比分析得出最优阻尼比.最后,用该方法对舰船轴频电磁场信号进行处理,结果证明了该方法的有效性.  相似文献   
104.
全脉冲幅度信息的分析与特征提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.  相似文献   
105.
利用金属膜电阻设计并制作了用于陡化前沿Marx发生器调试的大功率低电感负载.其阻值约为90Ω,电感约为55nH,基本不具备分散电容.该负载采用线性渐变的圆锥外型结构,有利于减小信号在负载上的反射,配合电容分压器使用能够很好地完成对前沿约为几ns的快前沿高压脉冲的测量.理论估算了该负载的功率容量,并利用PSpice软件模拟了对其进行脉冲方波加载的情况.该负载用于调试陡化前沿的Marx发生器的实验中,获得了幅值约210kV,脉宽近40ns,前沿为5ns的快前沿高压脉冲.多次实验结果表明该负载性能稳定,适用于陡化前沿Marx发生器的调试工作.  相似文献   
106.
脉冲追赶式同步扫描过程中,双基地雷达的目标分辨力不仅与雷达参数有关,而且还与脉冲追赶进程密切相关.分析了双基地雷达距离、角度和多普勒分辨力的影响因素,并对其在脉冲追赶情况下的变化规律进行分析,结果表明在每一脉冲追赶扫描周期内,双基地雷达的距离分辨力和多普勒分辨力不断提高,而角度分辨力则有所下降.  相似文献   
107.
为了查找滚转轴出现定位偏差的原因 ,通过对比多种情况下滚转轴的反馈信号 ,结合相应的定位试验 ,查出了导致滚转轴出现定位偏差的干扰源。基于对滚转轴反馈信号被干扰原因的分析 ,有针对性地采取了多项措施 ,并给出了这些措施的效果。最终采用给Y轴驱动器单独供电的方式解决了这一难题 ,经风洞试验证明 ,效果良好  相似文献   
108.
海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
海洋环境中弱信号的谱与海杂波的谱相混叠 ,目标和背景的位置差异很小 ,经典的频域或空域处理对海杂波中弱信号的检测难以奏效。鉴于Wigner-Ville分布 (WVD)对线性调频信号 (LFM )具有时频聚集性这一特点 ,提出了一种海洋环境中基于WVD的LFM信号检测方法。利用雷达采集的真实海杂波数据 ,在不同信杂比的条件下 ,研究了该方法与经典频域法在信号检测中的差别。通过实验分析 ,与经典方法相比 ,该方法具有明显的优越性 ,且信杂比达到 -14 . 3dB时 ,其仍能很好地对信号进行检测。  相似文献   
109.
研究了低截获概率技术中常用的二相编码信号处理中的距离旁瓣压缩问题,采用改进的进化规划算法优化径向基函数网络,提出了一种基于改进进化规划算法的计算方法。通过对13位巴克码和31位M编码的仿真实验,表明新的方法在旁瓣抑制能力和运算速度等性能方面,都有较大的提高。  相似文献   
110.
用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.  相似文献   
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