跳频系统中电荷泵锁相环的事件驱动仿真

为了快速仿真单片集成跳频系统中的电荷泵锁相环 ,在比较几种常见仿真方法的基础上 ,重点介绍了电荷泵锁相环的事件驱动模型 ,并针对这种模型的具体实现提出了一些改进。改进后的模型主要应用于跳频系统中频率合成锁相环的稳定性和建立时间的快速仿真。讨论了电荷泵锁相环事件驱动模型中的近似问题和这种模型同其它模型之间的联系     

一种基于独立分量分析的变速跳频信号盲分离方法

针对当前跳频信号盲分离算法计算量大,精确度不高的问题,结合变速跳频信号采用不断加快的跳速和“跳速多变”的策略,提出了一种利用信源间的独立性解决变速跳频信号盲分离问题的方法。同时,采用负熵最大化寻优算法加快了传统独立分量分离算法运算速度。通过仿真实验与处理实际数据结果表明：与其他方法相比,该方法在不需要任何先验信息的条件下,可以在低信噪比的情况下较好地分离出各个变速跳频信号,同时能够精确恢复出变速跳频信号的跳频图案,在20 dB信噪比的情况下,分离后相似系数可以达到99%。该研究为变速跳频信号盲分离问题提供一个新的解决途径。     

关于蓝牙技术

介绍了蓝牙（Bluetooth）及其特点和主要技术技能，论述了蓝牙的应用及其今后的发展前景。     

直接数字频率合成技术在跳频通信中的应用

介绍了跳频通信（FH）和直接数字频率合成器（DDS），分析了将直接数字频率合成器应用于跳频系统的方法和问题。     

用于跳频分量选取的修正适应度距离比粒子群算法

跳频信号参数估计是跳频信号截获、干扰的前提,而传统Cohen类时频分析方法存在核函数选择的瓶颈.结合匹配追踪和智能计算的思想,将多峰函数粒子群优化算法引入跳频信号时频分析领域.在分析粒子适应度和粒子间距2个影响粒子搜索行为的关键因素的基础上,提出了基于改进的适应度-距离比测度的多峰函数粒子群优化算法,并应用于跳频分量自适应选取.该方法不需要跳频信号的任何先验知识和粒子群小生境参数的人为设置.理论分析和仿真结果表明,与基于环形拓扑结构、单一共享适应度信息的粒子群优化算法相比,算法成功率和参数估计精度进一步改善,该方法的邻域搜索机制和跳频分量选取具有可行性和有效性.     

企业培训风险分析及培训风险的防范策略

当前,加强员工培训已成为时代的迫切要求和企业生存发展的根本。企业既不能因为风险而放弃培训,也不能因为培训重要而放弃风险的防范。所以,企业应该加强培训中的风险管理,防范员工跳槽风险的发生,提高培训效益。     

数据采集中延长WSN生存周期的研究与实现

无线传感器网络的生存周期将直接影响其在物联网中的应用价值,针对该问题进行了深入研究,最终实现生存周期的有效延长.通过组建简单稳定路由,为MAC层提供鲁棒通信路径的基础,从低功耗和减少数据包冲突概率两个角度出发,设计了周期性唤醒机制和FHPR算法.周期性唤醒机制使节点可以长期处于超低功耗状态;FHPR算法包括跳频列表和数据包重组机制两部分,前者有效减少冲突概率,后者在减少冲突概率的同时有效降低功耗.实验结果表明:由自主研发的节点组建成的无线传感器网络可以稳定运行,生存周期被有效延长.     

闭链式弹跳机器人起跳阶段动力学分析

设计了一种可用于非结构环境的弹跳机器人,该机器人采用非对称齿轮-六杆闭链机构作为弹跳机构.为分析机器人的跳跃运动,对机器人起跳阶段的动力学进行研究.首先采用矢量闭环方法建立机器人起跳阶段的位置、速度和加速度方程,然后根据动力学普遍方程推导出动力学理论模型.在此基础上,利用Matlab对动力学方程进行数值求解,利用研制的原理样机进行弹跳试验.试验结果表明:理论值和试验结果较为符合,验证了起跳阶段动力学建模及数值分析的有效性.     

超宽带--正交频分复用系统的接收结构

在研究超宽带系统的信道传输和最佳接收的基础上,提出超宽带-正交频分复用(UWB-OFDM)系统的接收结构,引入叠加导频技术来实现UWB-OFDM系统的时间与频率同步,在此基础上解决Rake接收和多址接入等关键问题.     

基于CNN网络的跳频信号个体识别

针对传统跳频信号指纹特征提取只是利用深度学习进行分类的问题,利用CNN网络特征提取的特性,实现了一种基于CNN网络的对预处理后的跳频信号实现特征提取和分类网络模型。首先将收集的跳频信号进行短时傅里叶变换转换到跳频信号敏感的频域,将跳频信号频谱图作为CNN网络模型的输入,CNN网络通过多层卷积提取信号频域深层次特征,通过Batch Normalization、Callback函数的优化加快了网络的收敛速度,同时防止了过拟合现象,最终输出跳频信号的识别分类结果。对比实验结果表明,CNN网络的分类识别正确率较以往的方法更高,在信号信噪比越大的情况下,识别效果越好。