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在卫星多径衰落信道环境中传输正交频分复用信号时,工程上可以考虑采用以插值运算为核心的信道估计方法对接收信号进行信道估计。文章首先给出并研究了线性插值、三次样条插值和拉格朗日函数插值这三种插值估计算法的基本原理,然后对各种算法的计算复杂度、插值估计的均方误差以及系统的误比特率这三项性能指标进行了对比分析,最后通过综合评估总结出了"在慢多径衰落信道环境下宜采用线性插值估计算法"和"在快多径衰落信道环境下宜采用三次样条插值估计算法或拉格朗日函数插值估计算法"的结论。 相似文献
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全数字信道化接收机具有高截获概率、全景式接收与参数修改方便等优点,在电子侦察对抗中起着十分重要的作用。基于FPGA对实信号信道化接收机进行了建模,并试验出一种高效验证实现方法,使得FPGA内全数字信道化接收机的研制周期大大缩短。 相似文献
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一种FPGA数字跟踪接收机的设计及实现 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了一种中频数字跟踪接收机全FPGA实现的设计与实现。以FPGA为硬件核心,软硬件相结合的方式,设计的全数字跟踪接收机,可靠有效地完成了中频信号的捕获、跟踪及解调。该接收机能够满足跟踪接收机驱动天线对运动目标进行指向跟踪的要求,降低了产品调试难度,减小了设备成本。 相似文献
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针对多通道数字接收机在雷达和移动通信等领域的应用需求,提出了一种基于FPGA的4通道数字接收机的实现方案。采用4个AD9230芯片对射频模拟信号进行并行数字化处理,然后在FPGA中实现数字下变频和整个系统的配置;通过对积分梳状滤波器(CIC)和半带(HB)滤波器的级数和选通控制,实现覆盖范围为1~16384倍的抽取滤波... 相似文献
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文章针对超宽带通信技术快速发展的需要,设计了一个Chirp超宽带数字接收机。该接收机使用数字匹配滤波器避免了模拟滤波器带来的巨大插入损耗,并可以使用较为简单的方法实现时间同步。在硬件实现上,利用单比特量化匹配滤波器系数降低接收机的资源占用。实验表明该接收机结构简单、资源占用少、性能较好。 相似文献
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构建了最高达10次的二维Serendipity间断有限单元,作为二维节点型DG方法的次优应用策略。通过强制边界节点为勒让德-高斯-勒巴图积分点,保证了良好的边界插值特性。该种新构建方法使得单元内点通过最大化范德蒙行列式的绝对值确定,并得到了带约束非线性优化问题的全局收敛解。最终得到的节点分布具有特定的对称构型,单元的勒贝格常数较低,介于所见文献的其他类节点单元之间,表明可以作为插值单元进行计算。与紧致型节点单元相比,构建得到的单元节点数量仅比完备插值空间所要求的紧致节点数量多2个节点,成为一种次优应用策略。此外,相比于传统的张量积型节点单元,极大的节省了计算资源,更适宜在间断有限元类方法中应用。 相似文献
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基于TDRSS的高速数传信号载波捕获及跟踪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以TDRSS数传系统为研究背景,针对TDRSS数传信号的特点,以实现高速8PSK调制信号的载波同步与跟踪为研究前提。提出了一种采用二叉树(BinarySearchTree)频率搜索方法实现捕获及采用平均"滑动窗"递推最小二乘(RLS)一步预测方法实现频率跟踪的算法,并针对此方法进行了理论推导和蒙特卡洛(MonteCarlo)仿真。结果表明:该方法适用于全数字高速数传8PSK调制信号接收系统,同时也可移植、推广至全数字雷达接收机中。 相似文献
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为提高卫星定位的连续性与精度,分析和讨论了接收机钟差模型辅助定位的可行性与基础,结合广义插值方法建立了一种高精度钟差数学模型及其相应的增强定位算法。该优化拟合模型在分段边界点上满足插值条件,不断利用钟差观测序列的最新均值或加权均值插值点对模型进行约束,使其具有更好的实时性及更高的外推精度。通过GPS实测实验,对方法的可行性和精度进行了分析与验证。结果表明,基于该模型的增强定位算法,既可辅助卫星信号短暂缺失的非完备定位情况,实现三维定位,也可用于正常星座的定位情况,有效提高定位精度。 相似文献
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YH-F2是速度快、精度高、仿真能力强的全数字仿真计算机。本文从软件和硬件两方面扼要阐明银河仿真Ⅱ型(YH-F2)机采用的同步和并行处理技术,并指出这是YH-F2高速、高效的主要原因。 相似文献
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研究发现精密GPS卫星钟差时序满足三阶平稳假设,由此提出了计算卫星钟差分形维的多阶分形变差法,进而提出了基于分形维确定垂直比例因子的精密卫星钟差分形插值算法。将新方法应用于2010年8个节气日的32颗GPS在轨卫星钟差分形维计算,并选取Block IIA、IIR和IIR\|M各2颗卫星进行钟差插值精度比较。结果表明,分形维可作为定量描述卫星钟差动力学特征的不变量指标;分形插值算法优于三次样条和切比雪夫算法,可以满足快速与高采样率精密卫星钟差应用需求。 相似文献
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风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。 相似文献