BP神经网络在载波调制度定标中的应用

介绍了运用MATLAB神经网络工具箱进行BP神经网络设计的基本方法与过程。在调制度定标过程中,将BP神经网络应用于调制度数值与副/主载波功率差值特性曲线拟合,并通过训练和仿真。验证了应用BP神经网络进行测试数据预测的优越性。仿真结果表明,BP神经网络应用于调制度定标具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为调制度定标工作提供了一种全新的思路和方法。     

利用辐射压强下产生的角偏移量进行目标识别研究完善

采用物理光学模型,对大气层外运动的空间目标在辐射压强作用下产生的角偏移量进行了详细的计算,并与Mie理论结果进行了比较,验证物理光学模型的正确性。分别给出了角偏移量随入射平面波能量密度、目标质量,及其波入射方向与目标初速夹角的变化曲线。并利用计算结果分析了目标角偏移量的可探测条件。提出了一种空间运动目标识别的新方法。     

基于通用计算机的PCM/DPSK信号软件化解调研究

为在通用计算机上实现全软件化的PCM/DPSK数字信号解调,文章研究了基于数据块的基带信号处理流程和算法,以此为基础设计了PCM/DPSK信号软件化解调系统。并提出采用基于离散傅里叶变换(DFT)算法来实现PCM/DPSK信号的全软件化解调,实际应用表明采用该方法可以正确实现DPSK信号的解调,与传统的解调方法相比,不仅解调过程简单、计算量小,而且易于软件化实现。