复杂姿态下基于空时码的测控方法研究

为了提高复杂姿态条件下飞行器测控通信的可靠性,将LDPC(Low Density Parity Check,低密度奇偶校验)码和空时码级联,并采用2×1天线系统,建立了系统模型,阐述了信道参数估计方法,在此基础上提出了基于信道参数估计的空时软译码算法,使得空时译码器输出软信息给LDPC译码器,能充分利用LDPC的编码增益。仿真结果表明,不采用空时码时在π相位差附近出现很高的误码,导致通信中断;采用空时码能够保证在任何相位差的条件下保证误码率在一定的范围内,实现不间断测控。     

空时分组编码的无人机中继通信航迹规划方法

无人机(UAV)中继通信是实现远距离点对点无线通信的一种重要技术手段。为提高无人机中继通信系统链路传输的可靠性,提出基于空时分组编码的无人机放大转发中继通信传输方案,并基于双跳链路遍历容量最大化的准则给出了无人机最佳航迹规划方法,并进一步利用FM-EM算法给出了基于空时分组编码无人机中继通信系统的中断概率及遍历信道容量计算公式。计算机仿真表明:提出的方法显著优于传统的单发单收(SISO)无人机中继通信系统。     

复杂姿态下基于空时码的测控方法

为了提高复杂姿态条件下飞行器测控通信的可靠性，将LDPC（Low Density Parity Check，低密度奇偶校验）码和空时码级联，并采用2×1天线系统，建立了系统模型，阐述了信道参数估计方法，在此基础上提出了基于信道参数估计的空时软译码算法，使得空时译码器输出软信息给LDPC译码器，能充分利用LDPC的编码增益。仿真结果表明，不采用空时码时在π相位差附近出现很高的误码，导致通信中断；采用空时码能够保证在任何相位差的条件下误码率在一定的范围内，实现不间断测控。     

块空时分组编码SC—FDMA虚拟MIMO迭代均衡接收机

以块空时分组编码的SC—FDMA虚拟MIMO系统为研究对象,理论推导给出块空时分组编码的SC—FDMA虚拟MIMO系统接收信号模型及虚拟MIMO接收机迭代均衡算法：仿真结果表明：迭代均衡接收机可显著提高块空时分组编码的sc—FDMA虚拟MIMO系统的链路可靠性。     

空时分组码的二阶循环平稳特性分析

针对空时分组码的盲识别问题,研究空时分组码信号的二阶循环平稳特性。利用空时分组码矩阵元素之间的相关性,给出了空时分组码相关矩阵的傅里叶变换形式,推导出空时分组码信号在不同时延参数下具有循环频率的特征。通过仿真实验,验证了推导过程的正确性,并定义了用于空时分组码识别的决策树,对空时分组码盲识别技术的发展进行了展望。     

机载MIMO雷达空时自适应杂波对消器

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达杂波分布呈现空时耦合特性,提出一种空时自适应杂波对消器.利用机载MIMO雷达的脉冲回波数据,构造杂波对消器的系数矩阵.通过空时自适应杂波对消器的预处理,可以有效地抑制杂波,并通过与常规空时处理算法的级联,最终可以有效提高动目标的检测性能.实现了由传统地基雷达杂波对消器向机载运动平台的推广.仿真结果表明,这种自适应杂波对消器不仅适用于正侧视雷达,对于非正侧视雷达也同样适用.     

基于空时自适应处理的GPS宽带干扰抑制技术

分析研究了GPS宽带干扰抑制的各种空时自适应处理算法,提出了期望信号协方差矩阵的计算方法,该方法使得最大信干噪比方法和最小均方误差方法可以实现。仿真结果表明：和无干扰的GPS接收机相比,基于空时自适应的干扰抑制技术不会引起很大的定位误差。     

基于3DT的空时自适应单脉冲参数估计算法

空时自适应处理(STAP)是机载预警雷达抑制杂波和干扰的一项关键技术,而多普勒三通道联合自适应处理(3DT)是适合工程实现的降维(RD)STAP方法。STAP目标检测后还需进一步估计目标的角度参数,因此将自适应单脉冲(AM)技术引入3DT,提出了一种高精度联合估计目标速度与方位空间角的空时自适应单脉冲算法。理论分析与仿真实验结果表明,当目标多普勒频率偏离检测多普勒单元中心频率时,该算法能同时减少目标多普勒跨越损失和空时导引矢量失配损失,进而提高输出信杂噪比(SCNR),改善目标测角精度。     

运动声呐空时自适应处理中的多普勒影响分析

为了将空时自适应处理(STAP)理论更好地应用于水下环境,提高运动声呐对混响的抑制性能,研究了多普勒对运动声呐STAP的影响。具体分析了由多普勒造成的回波脉宽伸缩变换以及目标空时导向向量失配带来的影响。分析结果表明,回波包络脉宽变化对于匹配滤波输出信噪比影响较小,而对空时导向向量修正可以有效提高目标方位估计精度以及混响抑制能力。     

基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法

杂波谱稀疏恢复空时自适应处理（STAP）是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。     

REMOTE SENSING IMAGE CODING METHOD COMBINING WAVELET TRANSFORM WITH CLASSIFIED VECTOR QUANTIZATION

A new remote sensing image coding scheme based on the wavelet transform and classified vector quantization (CVQ) is proposed. The original image is first decomposed into a hierarchy of 3 layers including 10 subimages by DWT. The lowest frequency subimage is compressed by scalar quantization and ADPCM. The high frequency subimages are compressed by CVQ to utilize the similarity among different resolutions while improving the edge quality and reducing computational complexity. The experimental results show that the proposed scheme has a better performance than JPEG, and a PSNR of reconstructed image is 31～33 dB with a rate of 0.2 bpp.     

产生CIM环境下分类编码系统的专家系统研讨

论述了已经设计出的一个自动生成零件分类编码专家系统（ＳＴＪＬＢＭ－１）的原理、结构以及运行过程。在计算机集成制造（ＣＩＭ）的环境下,把原系统中的试套系统作一定的改变,知识库内根据新条件下的需求增补新知识,最后便可得到适合于某个企业特点的新的分类编码系统。     

脉冲干扰下交错与FEC编码扩频系统性能的研究

推导了在脉冲干扰下无人机扩频遥测系统的误码率公式。提出了用吉尔伯特信道 ( Gi信道 )描述脉冲干扰下无交错编码的扩频系统的信道,用离散无记忆信道 ( DMC)描述脉冲干扰下的有交错扩频系统的信道。对比分析了脉冲干扰下的扩频系统采用 FEC前向纠错和不采用 FEC,以及采用 FEC与交错技术相结合3种情况时的系统误码率性能。最后通过数值计算分析,得到了一些有用的结论。所得公式和结论同样适用于部分频带干扰。     

基于可逆提升小波变换和上下文预测的SAR图像无损压缩算法

 结合可逆提升小波变换和上下文预测技术 ,提出基于可逆提升小波变换和上下文预测的合成孔径雷达 (SAR)图像的无损压缩算法。分析了基于提升小波的无损压缩算法和基于上下文预测编码的无损压缩算法的优缺点 ,联合两种体制 ,提出先用提升小波变换去除整幅图像的冗余 ,再用边缘保留预测器和子预测器联合技术进一步消除子带内系数间的空间冗余性 ,最后采用自适应上下文建模技术对残差进行分类自适应熵编码。除具有常规小波变换编码的优异性能外 ,该算法的压缩率优于即将推出的国际标准JPEG2000。