基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。     

基于正交信道的双M-ary扩频通信方案

针对传统系统中伪码资源缺乏以及同步实现较困难等方面的问题,提出一种新的双M-ary扩频通信系统方案,该系统采用两条正交支路传输信息,其中在同相支路上采用M-ary双正交扩频调制,在正交支路上采用CPSK扩频调制。该方案能够利用信息自身扩频调制准确实现同步,不需要额外提供同步资源。仿真结果表明,它与传统M-ary扩频方案性能相一致,但在传输比特信息时,它只需约四分之一的传统M-ary扩频的条数,有效地节省了扩频码资源。     

数传电台直扩中频单元设计与性能分析

针对现有航空电台在飞行参数传输过程中保密性和抗干扰能力较弱的现状,提出了基于Stel-2000A的数传电台扩频解扩中频单元研制方案,对发射端和接收端的具体实现进行了阐述,并对中频单元的扩频处理增益和误码率性能进行了测试与分析。性能测试证明,依此方案设计的数传电台中频单元满足要求的技术指标。     

基于按需和贪婪转发的移动自组网路由协议

移动自组网的动态拓扑特性给路由协议的设计带来了一定的挑战,尤其是在高动态的网络环境中.本文针对该问题,提出了一种新的基于按需和贪婪转发的路由协议,该协议是在RGR模式的基础上提出以下三点改进,即:(1)通过受限的洪泛机制降低网络在路由发现阶段的控制开销;(2)通过移动预测机制,在被动寻路阶段监视被动路径的状态和在GGF阶段帮助节点选取适当的邻居作为下一跳节点;(3)通过路径请求延迟机制以减少不必要的资源浪费.仿真结果表明:改进的RGR协议与现有的RGR、AODV、Modified-RGR和Optimized-RGR相比,不仅具有较高的数据包接收成功率,而且平均路由开销和端到端时延也相对较低.     

一种帧同步及载波相偏估计方法

提出了一种新的帧同步及相偏估计方法，并给出了系统实现的方案。在保证信道利用率的前提下，利用在正交信道中传送小功率的确定帧同步信号作为辅助信息。该方法极大地简化了相偏的计算，仿真结果表明，该方法性能良好。     

基于STM32的某型无线通信系统控制端机设计

针对某型无线通信系统的功能需求以及无线通信的特点,设计了一种基于STM32微控制器的控制端机。端机采用模块化的设计方法,利用STM32丰富的外设功能和强大的数据处理能力对通信系统的人机接口进行了优化设计,使其具有友好的人机交互方式,并为通信系统提供充足的数据外设端口,实现各个模块之间的逻辑协调。通过实验测试了端机的人机交互、状态监控以及短报文收发功能,测试结果表明：系统的操作界面简洁高效,实现了对无线通信系统的工作状态监控、通信参数设置、射频数据读取以及控制操作的管理,可以实时检测到系统的运行状态;短报文数据收发正常,操作界面上可以同时显示6条通信记录,相较于同类设计有了一定的改进和提高,具有较大的军事实用价值。     

基于Raptor码的级联型不等错误保护方法

针对在各种恶劣的信道中对码流中相对重要数据提供更强保护的问题,提出了基于Raptor码的级联型不等错误保护(unequal error protection, UEP)方法。通过在预编码阶段和无率码阶段都采用UEP设计的级联方法来提高UEP性能,增加了设计的灵活性;分析了其在二进制删除信道（binary erasure channel, BEC）中采用最大似然概率(maximum likelihood, ML)译码时UEP性能的理论上下界;最后分别对其在BEC和加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中的UEP性能进行了仿真实验。理论分析和仿真实验结果显示,与在预编码阶段或无率码阶段单独采用UEP设计的方法相比,该级联型方法在基本不损失普通数据性能的情况下能为重要数据提供更强的保护,具有较好的UEP性能     

聚簇的分布式SVM算法优化

针对分层并行SVM算法采用完全随机划分方法生成的子样本集与原始样本集的分布情况存在偏差的问题,提出分布式k-means聚簇的导向随机划分方法。该方法并非将上一层的训练结果直接作为下一层的输入,而是使用k-means聚簇算法聚成下一层节点数N的不同簇,然后把每一簇样本再随机划分成N份,从每一簇中随机取出一份重新组合成下一层训练的N个子样本集,进而保证子样本集与原始样本集的分布情况具有相似性。结果表明,该方法既能有效提高学习能力,又能减少多次训练模型的抖动。     

直扩信号的不等权值解扩

扩频信号对抗单频干扰和在单频干扰过大时，扩频信号会被阻塞，自适应滤波虽然可以抵消一部 分单频干扰，但当单频干扰间断发送或有很多单频干扰存在时，其效果并不理想。提出了不等权值解扩的 新方法，使干扰在判决点的贡献为零，对于对抗间断发送的单频干扰或多频干扰有着特殊意义。     

多态蚁群算法的认知无线电频谱分配

针对传统蚁群算法在认知无线电频谱分配中搜索时间长、信息素更新效率低等问题,提出了一种新的多态蚁群算法的认知无线电频谱分配方案。改变了传统蚁群算法单一信息素的调控机制,引入侦察蚁并给效益值较高的路径标记信息;以效益值为标准设置多态蚁群的各项指标;利用多态规则进行路径选点并更新信息素;最后与传统蚁群算法就最大平均网络效益和最大比例公平网络效益进行仿真对比。实验结果表明了多态蚁群算法的高效性和优越性。