DS-CDMA窄带干扰抵消方法的研究

在基于DS-CDMA方式的宽带无线系统中，独立分配频带在频带资源紧张的今天是相当困难的。建立并分析了DS-CDMA接收机的模型，提出了窄带干扰抵消器的模型，研究了除去DS-CDMA系统中窄带干扰的方案，即基于估计／取消方式的窄带干扰消除方法和着眼于干扰信号窄带性的窄带干扰消除的新方案。     

连续窄带调频超声波测距方法

传统的连续调频超声波系统尽管具有平均输出功率高的优点,却需要使用宽带超声波传感器.本文提出了一种连续窄带调频的超声波测距方法.此方法的一个重要特点是,通过窄带调频技术,可用普通的超声波传感器取代宽带超声波传感器应用于传统的连续调频超声波系统中.     

CDMA最佳功率控制算法研究

结合窄带蜂窝系统中最佳功率控制理论与CDMA系统特点，用集中式功率控制算法对CDMA系统的容量进行分析，从中推导出相应的最佳功率控制算法，引入单步最佳删除算法(SORA)，研究最佳功率控制算法的性能上界，并给出计算机仿真结果。     

一种新的重叠双正交变换域窄带干扰抑制技术

提出一种新的具有优化窗函数的调制重叠双正交变换(MLBT)用于非正交型多音干扰抑制，推导出基于MLBT干扰抑制算法的接收机误码率(BER)闭合表达式，并与基于调制重叠变换(MLT)的干扰抑制算法进行了比较．仿真结果表明，重叠双正交变换域干扰抑制技术可改善系统性能，是一种稳健的处理技术．     

基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像

空间微动目标干涉三维成像技术研究中,最关键的是对各散射点进行保相分离。当脉冲重复频率（PRF）不满足奈奎斯特采样定律时,基于图像处理的成像方法无法有效分离目标各散射点。提出了一种基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像方法,该方法能够直接从回波数据中分离出各散射点。首先,根据自旋目标回波信号特性构建稀疏字典,利用稀疏分解算法分解回波,得到各散射点子回波,其次通过时频分析并利用其保相性,获得各散射点的微动曲线,并提取出它们在时频平面上经过位置的干涉相位差,最后根据干涉相位差与坐标之间的关系重构散射点坐标,对空间自旋目标进行三维成像。仿真结果表明,在PRF不小于0.25倍奈奎斯特频率时,所提方法均能有效实现自旋目标三维成像。     

基于窄带物联网的智能门禁锁的设计与实现

传统机械门锁钥匙易丢失、易被复制;密码型门禁锁密钥易泄露、易遗忘;基于Wi-Fi技术的门禁锁部署受限于网络覆盖范围。针对这些问题,设计一种基于窄带物联网(narrow band internet of things,NB-IoT)的智能门禁锁。该门禁锁利用指纹信息作为身份凭据,NB-IoT技术作为通信方式。系统主要由外设、控制器、NB-IoT模块、信息邮局等模块组成,可实现指纹采集、指纹匹配、指纹删除、图像采集与传输、拜访提醒、远程开门与报警等功能。经测试,所有功能均可正常运行。最后,将该门禁锁系统分别与基于RFID技术、Wi-Fi技术、蓝牙技术的门禁锁进行对比,结果表明,基于NB-IoT技术和指纹识别技术的智能门禁锁识别迅速准确、难以被复制,具有更广的网络覆盖范围、更低的功耗和更安全可靠的身份凭据等优势。     

超宽带通信中干扰抑制方法

针对修改接收模板信号的方法(MRTW)在抑制随机窄带干扰上的不足,提出了一种超宽带通信系统(UWB)干扰抑制的新方法—自适应修改接收模板信号(AMRTW)方法,该方法通过增加的自适应频谱估计器和自适应接收模板信号分解单元,准确的将干扰信号分量从UWB接收模板信号中恰当的去除,从而提高了UWB接收机的抗干扰能力,仿真结果表明,在UWB系统处于随机用户干扰的条件下,AMRTW方法对UWB系统误码率的改善明显优于MRTW方法。     

频谱采样技术及其在四维跟踪系统中的应用

根据脉冲串的匹配滤波和相参积累技术,推导窄带滤波器实现匹配滤波的原理,提出一种新颖的通过频谱采样技术实现匹配滤波和相参积累的方法,克服了窄带滤波器很难实现完全匹配滤波的缺点,并在此基础上给出一种实用的脉冲串匹配滤波器,即在窄带滤波器后级联频谱采样.在四维跟踪系统中提出一种应用频谱采样技术的新颖的中频误差提取方法,能为车栽雷达节省大量空间.阐述了频谱采样的工程实现.通过工程实践验证,频谱采样技术和中频误差提取方法有效并具有很大的应用价值.     

NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡路由方法

以往使用ACRA算法和ARAWSN算法存在时延问题,导致物联网能耗不均,为此,提出了NB-IoT低速率窄带物联网能耗均衡路由方法.构建NB-IoT低速率窄带物联网能耗模型,统计发送信号所消耗的能量、接收信号所消耗的能量,计算物联网总能耗.在LEACH协议基础上建立簇,并设计数据接收与传输两个稳定阶段,使物联网路由能耗均...     

经验模式分解算法的分析及应用

从窄带信号的定义出发,弥补了经验模式算法由本质模式函数(IMF)作为基础的缺陷,合理解释了经验模式分解算法. 并在理论上研究了筛过程的本质特征.应用局部窄带分解算法分析一组电力数据.通过分析分解的结果得到电力消费数据包含几个周期时序组成的结论,以指导电力的分配.