一种LFM信号相位域快速高精度参数估计算法

研究了加性高斯白噪声污染的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的参数估计问题,提出了一种相位域参数估计算法。首先对LFM信号的起始频率和调频斜率进行粗估计,然后利用粗估计值把接收信号变为基带信号,基带信号包含了起始频率和调频斜率的残差;接着对基带信号进行相位展开得到瞬时相位,对其运用最小二乘拟合得到起始频率和调频斜率残差的估计值;综合粗估计和残差估计得到最终的参数估计值。仿真表明,本方法在高于信噪比门限时精度接近克拉美-罗限,精度高于基于离散傅里叶变换的离散多项式变换法,信噪比门限低于传统的相位法。     

基于功率谱形态学运算的LFM信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中存在的估计精度与计算量的矛盾问题,提出了一种基于功率谱形态学运算的信号参数估计算法。该算法根据LFM信号参数与功率谱形状特征的关系,实现了LFM信号参数估计。仿真试验表明,在信噪比为-5dB时,LFM信号的调频斜率和起始频率估计精度分别比基于Radon模糊变换(Radon ambiguity transform, RAT)和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）结合的离散谱校正算法提高了约2%和4.5%,带宽和脉冲宽度估计的均方根误差分别小于2.4 MHz和0.025 μs;当采样点不大于4096时,计算量比插值FRFT算法降低了约70%,证明了该算法具有高估计精度和低运算量的优点     

功放数字基带预失真理论分析和仿真实现

为了消除功放非线性带来的失真,满足制定的功率谱密度要求,自适应数字基带预失真技术以其良好的线性度、宽带宽、高效率和全自适应性等优点而成为消除功放失真的首选.从几种线性化技术的比较开始,介绍了两种数字预失真结构,给出了数字基带预失真的工作原理,构建了数字基带预失真电路并在ADS环境下实现了系统级仿真.仿真结果表明构建的数字基带预失真系统能够获得好的预失真效果,功率谱密度的最大改善能够达到30dBm.创建的系统级仿真电路对实际的数字预失真系统设计起着重要的指导作用.     

相控阵雷达宽带宽扫描角数字化解决方案

针对采用数字化宽带相控阵雷达的应用场合,提出了一种通过改变数字阵列单元基带信号移相值和延时值实现波束指向和波形的数字相控阵雷达T/R模块解决方案。给出了宽带线性调频信号引起的波束指向偏移和实时时间延迟补偿的分析方法。在分析了宽带线性调频信号对相控阵雷达带宽和扫描角的影响的基础上,通过对基带数字时钟的精确延迟,实现了数字相控阵雷达宽带信号发射和扩展最大扫描角的目的。给出了实现的原理图和试验结果,并通过试验验证该方法的有效性。     

采用数字方法实现宽带线性调频信号产生

介绍一个采用数字方法实现的UHF波段宽带线性调频信号产生系统的设计。在研究两种主要线性调频信号数字生产方法的基础上 ,依据波形存储直读法 ,提出了一种宽带线性调频信号产生方案 ,深入探讨了系统实现的关键技术 ,并进行了系统实现和测试。测试结果表明 ,所提出的方法是可行的。     

基于事务的BOC(1,1)基带信号相关器仿真验证系统

分析了BOC信号的产生方法,并着重介绍了BOC(1,1)的自相关函数,设计了基于FPGA芯片的基带信号相关器总体结构。在描述基于事务的软硬件协同仿真验证方法的基础上,给出了BOC(1,1)基带信号相关器的仿真验证系统设计,详细介绍了其主要功能模块,如总线监视器、激励驱动器、C仿真模型、编程语言接口以及Matlab分析处理等。最后给出了模块级验证与系统级验证的结果,仿真验证结果表明,该平台可以用于BOC(1,1)基带信号相关器以及有关算法的仿真与验证分析。     

离散分数阶Fourier变换的LFM信号时延估计

根据Ozaktas的采样型离散分数阶Fourier变换算法,针对线性调频信号,结合分数阶Fourier变换对线性调频(LFM)信号的独特聚集性,研究了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换的含多普勒的LFM信号时延估计,给出了线性调频体制雷达分数阶Fourier域的目标检测与测距具体实现,并与经典数字脉压对雷达目标测距的分辨力、时延估计误差、运算量进行对比分析,结果验证了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换时延估计的可行性及有效性。     

单站无源定位注入式仿真系统探讨

介绍了单站无源定位注入式仿真系统的组成及工作原理，阐述了注入式仿真系统中信号模拟器的组成、功能及软硬件实现思路，给出了在该系统和外场试验相对应的试验结果，该系统中针对常规脉冲信号和线形调频信号（LFM），对于径向加速度和脉冲到达时间（Toa）两种观测量的仿真结果，验证了单站无源定位的理论的有效性和可行性，对该系统的应用前景进行了展望．     

基于模数混合的高速激光信号同步算法

针对全数字环路在高速信号同步中的应用局限,提出了一种基于模数混合的同步算法。利用高速门电路和有源阻容(resistance capacitance, RC)积分电路完成高速模拟信号与再生信号的相关运算,经低速模数采样、插值计算、环路滤波处理,调整再生信号,形成模数混合的闭合环路,实现对传输时延的跟踪。仿真与分析结果表明,对于传输速率2.5 Gsps的宽带信号,Eb/N0高于-10 dB时,模数混合算法同步精度在80 ps以内,与全数字算法相当;同时,与全数字算法相比,此算法明显降低了采样率,大幅降低了数字信号处理运算复杂度,节约了时钟和处理资源,并降低了功耗,更适于高速传输系统。     

LFM寄生调相对海上目标检测的影响

本文就HF Radar中数字直读法产生LFM电路出发,分析了LFM寄生调相产生的原因,以及对系统检测性能的影响,最后给出了计算机的仿真结果。     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出了一种神经控制器的设计方法。通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得了基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器。最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果。     

一种并行设计过程中耦合活动识别算法的研究

分析了组成并行设计过程的活动之间的关系 ,将活动间的结构特征转化为代数矩阵的形式加以表示 ,提出用图论的方法来解决耦合活动识别的问题 ,即通过求图的强连通分支的方法来识别耦合活动 ,并给出了具体的算法及实例。     

移动机器人在线路径规划算法研究

主要讨论了不确定环境下移动机器人运动路径的在线规划算法。在此方法中 ,预定目标被定为吸引子 ,而障碍物被定为排斥子。这样 ,路径规划就转换为应用牛顿定理进行迭代计算。该算法简便 ,实时性强 ,能自动地适应工作环境中障碍物的位置变化和随机出现 ,使机器人准确避开障碍 ,安全到达目的地。实验结果表明 ,此算法效果良好。     

高速光纤数字传输系统中误码率的一种并行测试方法

介绍了误码率的基本概念 ,并着重论述了有码间串扰误码率的计算方法。提出了一种新的在多路复用光纤传输系统中 ,利用低速的图形发生器和误码测试仪测试高速串行有码间串扰误码率的方案 ,给出实测结果 ,实验结果与理论分析相符合。     

HLA对象模型与面向对象模型概念的比较

对象模型是实现ＨＬＡ邦联成员间互操作性的基本方法和手段。ＨＬＡ对象模型支持邦联的规划,邦联执行过程中数据交换需求的定义,以及完成ＲＴＩ的初始化。ＨＬＡ对象模型模板为描述ＨＬＡ对象模型提供了标准化的方法。在ＨＬＡ中许多对象建模的基本概念与传统的面向对象的软件开发方法有相同之处,但相同的术语在意义上却有着显著的区别。这篇文章的目标是强调和明确二者在语义和概念上的不同之处,便于更好地理解ＨＬＡ对象模型     

重建二维轴对称电导率剖面分布的快速有效方法

用变形玻昂迭代法 ( DBIM)来重建二维轴对称电导率剖面分布 ,着重讨论了提高反演计算效率的方法。首先是利用数值模式匹配 ( NMM)解的 z向解析性 ,导出了 z向积分的解析结果 ,而径向数值本征模用线性插值 ,从而避免了二重数值积分 ;其次用双共轭梯度法 ( BCG)求解矩阵方程。数值模拟结果表明 ,采用上述方法后可以大大提高计算效率和改善成像质量。     

用迭加法分析非线性网络的稳定性

非线性网络 N 建立周期振荡的充分必要条件是存在一个满足功率平衡 P =0 ,Q=0 的等效模型 ,这个模型是无限多个线性微变模型Njk的迭加 ,其中起码必须有一个成份满足Pjk≤ 0和Qjk≤ 0 。如果对于任意的微变成份都是Pjk >0和Qjk >0 ,迭加的结果必然有P >0或Q >0 ,则网络N无法寄生任何形式的周期振荡。这个含非线性放大器的网络是稳定的     

神经元的集聚原理与智能子波神经网络

在对神经元机能空间分布结构和状态转换深入研究的基础上，提出了神经元的集聚原理，并通过构造一种基于广义子波基函数的神经元积聚模型，讨论了由此实现的智能子波神经网络所具有的广义结构可调和广义信息记忆等智能化特性。最后，通过两个仿真实验验证了新网络模型在有关实际问题解决上的可行性和高效性。     

超宽带雷达频带分割滤波器设计

在分析超宽带雷达频带分割滤波器对于系统性能影响的基础上，提出了基于最小频域方差准则的数字滤波器设计新方法，与经典的Daubechies滤波器相比，采用这种方法设计的滤波器具有较小的频域方差和过渡带，更适合于频带分割滤波器的设计，设计结果证明了该设计方法的有效性。     

关于前馈神经网络的激活函数与认知能力

讨论了目前前馈神经网络研究中存在的一些问题 ,给出了前馈神经网络的一种数学框架。在这种框架下 ,提出了网络神经元激活函数的选取原则 ,给出了前馈神经网络认知能力的概念 ,证明了静态前馈神经网络的认知能力是有限的。指出了网络的认知能力与激活函数、隐层神经元个数的选取都有关 ,并提出了隐层神经元个数的选取原则。最后 ,给出了前馈神经网络泛化能力的概念 ,指出前馈网络的泛化能力是有条件的。