BOC信号自适应门限判决捕获方法

BOC信号是一种分离频谱的调制方式,与传统的导航扩频信号相比,具有更强的抗干扰能力和更高的测量精度。但BOC信号自相关函数具有多峰值的特点,如何从接收端找出最大峰值并正确恢复BOC信号是技术难点。本文给出了一种BOC信号的捕获方案和具体的实现算法。     

基于自适应判决反馈均衡器的盲图像复原算法

自适应判决反馈均衡器(ADFE,Adaptive Decision Feedback Equalizer)是横向均衡器的改进型式,它用判决输出信号组成一个延迟线,用一部分抽头系数加权求和后送回输出端求和,可有效地抵消码间干扰.由于退化图像可以看作是像素点之间的干扰,该方法被引入到二维退化图像盲复原中,算法中采用了Lee滤波器去除噪声,由于反馈滤波器的引入,允许前馈滤波器的系数选择上有更大的自由度,并不需要是退化模型的倒数,可以避免噪声的过分放大;另外在判决器的设计中采用了阈值分割方法确定图像的支撑域.实验证明,该算法具有很强的抗噪声干扰能力,是一种有效的盲图像复原方法.      

判断观测数据过失误差的方法

M估计法的效果取决于ρ函数的构造。本文针对观测数据存在过失误差的情况,对ρ函数展开研究,得到了一种剔除过失误差的有效方法;同时,给出了说明本文方法的理论结果和数值例子。     

基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法

针对干信比未知情况下有源压制干扰分类识别结果可信度较低的问题, 提出了一种基于FRFT域特征差异的压制干扰检测与分类算法。首先, 通过FRFT域峰值阶次的序贯判决算法, 进行压制干扰的存在性检测, 以保证压制干扰分类识别在较高的干信比条件下进行; 然后, 在此基础上, 分别提取回波信号在FRFT域的极值阶次标准差和峰值阶次标准差作为分类识别特征量, 同时, 为避免硬判决造成的分类错误, 采用模糊判决的方法得到基于不同特征参数的分类识别结果; 最后, 按一定准则将2种分类识别结果进行融合, 以进一步提高分类识别正确率。仿真结果表明, 与现有压制干扰分类识别算法相比, 该算法较好地解决了分类识别结果可信度较低的问题, 同时具有较高的分类识别正确率。      

Turbo乘积码技术及其FPGA实现

介绍Turbo乘积码的基本概念,对chase译码算法、硬判决码字的可靠性计算、串行和并行迭代译码算法及其FPGA硬件描述语言的实现作了介绍和仿真,给出了仿真的译码性能曲线。     

基于测距误差的雷达间电磁干扰判决方法

针对传统干扰裕量法判决雷达间电磁干扰对雷达性能影响程度的不足,提出了一种基于测距误差的判决方法。建立了矩形、高斯和线性调频三种典型脉冲信号雷达测距误差计算模型,推导了测距误差与信干比的定量关系。仿真实验结果表明:随着信干比的不断增大,信号的测距误差逐渐降低,增大信号频宽也会提高测距精度。     

爱因斯坦光速不变假设的判决性实验检验

爱因斯坦光速不变假设的判决性实验检验是在中国科学院国家授时中心的高精度TWSTT（双向卫星时间传递）设施上完成的。实验检验的原理是基于狭义相对性原理和单程光（电磁）信号同时性定义。检验原理通过对比单程光信号同时性定义和双程光信号同时性定义的测量机制证明：在有相对运动的情况下双程光信号中的“往”和“返”两个单程信号通过的时间是必然不相等的。在本文报告的检验实验中西安临潼观测站和乌鲁木齐观测站的铯原子钟分别通过鑫诺卫星和中卫一号卫星进行双向时间传递。观测数据证明卫星和地面站之间存在1m／s量级的相对速度会造成西安临潼站和乌鲁木齐站之间“往”和“返”两个单程信号通过的时间差在1.5ns量级。观测结果的不确定度在±0.01ns量级。爱因斯坦1905年以定义方式引进的等式,tB-tA=t′A-tB,在有相对运动情况下不成立。     

低价航空机上营销应注意方式方法

11月12日，《京华时报》刊登《正当的“黑名单”制度不能缺乏程序上的正义》报道，备受关注的全国首例“航空黑名单”案历经数次开庭后，终于法槌落定。北京朝阳法院作出一审判决．驳回了原告范后军的全部诉求。     

动态条件下单板码同步器的统调方法

针对目前列装的单板码同步器功能检测和调试手段单一,难以满足多种型号箭遥任务的动态接收问题,提出一种新的、能适应各种型号箭遥信号解调的单板码同步器统调方法。在深入分析YH4系列码同步器鉴频、鉴相原理的基础上,对影响其动态性能的各个关键环节——码环基准时钟、匹配滤波输出通带电压、码元判决电平、输入信号电平和基线位置的检测和调试方法及工作机理都作了详细的阐述。     

第三代移动通信系统中非线性多用户检测技术

在CDMA系统中，多用户检测技术是提高系统容量，减少用户间干扰的关键。非线性多用户检测包括干扰消除和神经网络检测技术。其中干扰消除检测是对不同用户独立进行MAI估计，然后从接收信号中减去对该用户而言的部分或全部MAI；多用户检测从本质上看是一个组合优化问题，所有解决组合优化的算法原则上均可适用于多用户检测，其中基于神经网络的解组合优化方法当然也适用于多用户检测。本文论述了几种非线性多用户检测器的基本原理及其特点。