全介质窄带滤光片膜厚均匀性分析

对全介质窄带滤光片镀制时因基片位置不同引起的透射率曲线的变化进行了分析,得出了其透射率曲线形状基本保持不为仅中心波长发生偏移的结论,根据所得的结论,提出了用于DWDM光纤通信系统的滤光片的实际镀制的改进方案。     

基于NB-IoT的低功耗野生保护动物监测系统研制

针对野生保护动物跟踪与监测的低功耗、远程监测、可定制、低成本要求,提出了基于窄带物联网（narrow band internet of things, NB-IoT）的分布式系统设计方案,给出了高效能耗管理、并发通信处理、网络透传关键技术的解决方法。系统由跟踪器和监测信息系统组成,跟踪器包括NB-IoT通信与定位模块、低功耗微控制器、锂电池太阳能复合供电组件、高效率电源转换器;监测信息系统包括数据通信设备、服务器和监控终端。实验表明：系统能长期远程采集动物的位置并在WEB地图上显示实时位置和活动轨迹,能对数据进行定制化统计分析并生成报表,跟踪器平均功耗小于50 m W,平均定位误差小于20 m。系统监测范围大、成本低,已试用于某野生动物保护站,效果良好。     

基于时域干扰消除和能量RAKE接收的超宽带窄带干扰抑制算法

针对脉冲超宽带通信中的窄带干扰问题,根据超宽带信号为时域极窄脉冲而窄带干扰为连续波这一主要特点,提出了一种基于时域干扰消除和能量RAKE接收技术的超宽带时域窄带干扰抑制算法。首先,通过终端开路或者短路的传输线延时特定长度,与原始信号叠加实现了时域窄带干扰抑制,该方法克服了传统陷波法抑制干扰过程中也损失信号的缺点;然后,针对干扰抑制完成后人为引入的多径信号,采用了一种结构简单,计算复杂度较低的能量RAKE接收机。仿真结果表明,该接收机能够对多径信号进行能量的收集,且具有结构简单,计算复杂度较低的特点。     

基于加窗DFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术

针对基于加窗离散傅里叶变换(DFT)的直接序列扩频(DSSS)系统窄带干扰抑制工程实现中的关键技术,分析了重叠相加法减小加窗对接收信号失真的效果,并首次提出一种基于频域谱线的模平方服从指数分布假设条件下的干扰检测和处理算法——自适应多门限检测干扰抑制算法,分析和仿真的结果表明,该算法有较强的自适应性能,可抑制扩频系统中存在的多种窄带干扰。     

基于谱减平滑算法的语音窄带干扰抑制技术

针对传统谱相减法所带来的噪声谱估计不能及时更新和＂音乐噪声＂比较明显等问题,引入了话音激活检测,设计了新的检测方法.在传统的谱减运算基础上增加了平滑运算,提出了一种新的基于改进的谱相减法--谱减平滑算法的语音窄带干扰抑制技术,并对传统算法和新算法进行仿真比较.结果表明,新算法较好地解决了传统算法存在的问题,比传统算法有更优的频谱特性、更高的输出信噪比和更好的听觉性能.     

多载波CDMA、RAKE系统抗干扰能力分析

基于多载波传输技术和RAKE接收机原理,本文提出了一种直接序列码分多址（DS CDMA）RAKE系统模型．当存在多址干扰和窄带干扰时,分析了系统在Rayleigh衰落信道下的性能,并与单载波RAKE系统及多载波DS CDMA系统性能作了比较．仿真结果表明：只要选择合适参数,多载波DSCDMA RAKE系统有更强的抗窄带干扰及多址干扰能力,并能支持更多的用户数．     

面向NB-IoT云服务器通信高并发性的研究

针对大量窄带物联网(narrow band internet of things, NB-IoT)终端设备同时发送数据,容易造成云服务器端通信链路的拥堵,从而导致数据丢失的问题,本文提出了利用线程池机制对程序进行优化的方案。该方案中,编写了基于Python的云服务器端程序接收数据,通过线程池机制对其优化,并进行模拟测试。测试结果表明,在模拟10 000台NB-IoT终端设备同时发送数据时,正确接收率达到99%以上,有效地解决了数据丢失的现象。本文探讨了物联实时信息传输的改进策略,并为物联网应用支撑平台建设提供一种技术上的思路。     

窄带物联网下的入侵传感系统设计

针对农田中的动物入侵问题,提出窄带物联网(NB-IOT)下的入侵传感系统设计;在实验中,通过新高斯分布方式在试验区域布置集成传感器节点,并与传统的均匀分布方式节点进行了比较实验,同时还使用Matlab仿真和实地实验研究,总结出最佳的传感器节点数和最佳的传感器监测范围分别为30个和22 m;然后通过得到的相关数据,进行波动量计算和分析,进一步确定了整个系统的可靠性;经过所做的实验和仿真,可知该传感系统在入侵物进入时,都能够成功且及时识别出入侵者,同时作出及时响应,系统可实时监测整个区域,防止入侵物进入。     

基于图拉普拉斯嵌入的合成孔径雷达时变窄带干扰抑制算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)作为一种宽带系统, 常与同频段内其他有源电磁系统发生冲突, 这些信号相较于宽带SAR系统而言, 大部分是窄带干扰(narrow-band interference, NBI), 会对高分辨SAR成像系统产生严重干扰。早期关于NBI抑制问题的研究中, 很少有人注意到NBIs在不同脉冲之间可能具有局部时变特性, 这削弱了某些经典方法在干扰抑制上的性能。因此, 本文提出了一种图拉普拉斯嵌入(graph Laplacian embedding, GLE)算法, 通过在不同脉冲信号之间构建拉普拉斯嵌入关系来抑制NBIs。这使得局部时变的干扰能够被嵌入到非线性低维流形中, 并被有效去除。对实测受NBI干扰的SAR数据进行处理, 处理后的结果证明了所提方法的有效性。     

窄带干扰信号对北斗三号B2信号质量的影响

北斗三号全球卫星导航系统正式开通, 面对空间电磁环境日趋复杂, 地面接收信号功率微弱等问题, 强干扰下的B2新信号, 对信号质量提出新的挑战及更高的要求。对此, 建立了B2信号及窄带干扰信号模型, 仿真分析窄带干扰信号在不同中频、带宽、干信比条件下对信号功率谱偏差、相关损耗、S曲线过零点偏差的影响, 并用实测信号进行验证。研究结果表明, 窄带干扰信号参数变化对信号质量影响较大, 干扰环境恶劣时, 信号质量明显变差, 导致伪距测量误差较大, 影响用户定位精度。研究成果可为干扰监测评估及信号质量评估提供参考依据。