基于被动时间反转-卷积神经网络的 OFDM水声通信系统研究

水声（Underwater Acoustic，UWA）信道的多径效应和多普勒效应造成正交频分复 用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）水声通信系统接收端符号间干扰和载 波间干扰，降低系统性能 . 构造一种新型的被动时间反转-卷积神经网络（Passive Time Reversal-Convolutional Neural Network，PTR-CNN），并将其应用于 OFDM 水声通信系统接收 端 . PTR-CNN 网络的构造包括两部分，首先，基于被动时间反转理论削弱多径增强主路径信 息能量；其次，将上述输出结果转换成二维矩阵，再输入卷积神经网络中进行信号检测，同时 对抗多径和多普勒效应带来的干扰；最后，网络输出直接恢复比特流 . 仿真和试验结果表明， 与目前主流信道估计和信号检测算法相比，所提方法能够提升系统的可靠性，在不同水声信 道环境测试中均具有较好的鲁棒性.     

雷达关节的被动散热方法研究

针对天线雷达系统中大功率关节热量难以导出、散热难的问题，根据被动式散热理念，将传统的风冷与液冷散热相结合，设计出一个被动式散热装置，该装置直接外挂在大功率器件上，可自主将器件的热量导出并散掉，无须外接电源，无噪声、安全可靠。经计算及实验测得，该装置可持续且稳定地散掉250 W/cm²热量，大大简化了设备数量并提高了系统的可靠性。     

被动单脉冲导引头旁瓣目标识别方法

主要讨论被动单脉冲导引头对旁瓣目标的识别。通过分析被动单脉冲导引头测向特性，利用主瓣区和旁瓣区测向特性的差异，提出了一些识别被动单脉冲导引头是主瓣目标跟踪还是旁瓣目标跟踪的方法。计算机仿真结果证实了该方法的正确性。