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论述利用计算机对气象卫星数字基带信号解码的两种方法。方法一是在开环条件下对基带采样跟踪与智能判决。方法二是基于最优检测原理 ,在分相码 (Manchester码 )的解码中简化了正交积分锁相环 ,采用单积分器辅助计算机智能判断 ,对基带实现最优检测 相似文献
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在双模GNSS接收机中,GPS和BD2卫星的PN码长度不同,造成接收机中的捕获通道不能通用。提出一种可重构的FFT实现方法,利用1024点FFT以及可复用的基2/基4处理单元组成可重构FFT,实现2048点FFT或4096点FFT,使得接收机能够利用同一个FFT模块捕获GPS信号或BD信号,从而节省了接收机的硬件资源。同时可通过复用FFT的方法共用捕获通道,为提高捕获速度和精度提供硬件基础。 相似文献
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Fanfan Su Zhengyu ZhaoFeng Deng Shipeng Li 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2011
The high frequency management system with backscatter radar supplies the real time ionosphere channel conditions to high frequency users, which leads to the demand for the ground range between the radar location and the scatters on the distant ground. The ionosphere electron density profile is usually inversed to obtain the ground range. An inversion algorithm, with which the ground range on the leading edge of the backscatter ionograms can be obtained without electron density, is presented in this paper. The ray path geometry of the backscatter sounding and the change in the group path on the leading edge with operating frequency are used to derive the ground range. Synthesized backscatter ionogram and experimental backscatter ionograms are processed to validate the algorithm. The results indicate that the algorithm is usable for high frequency management system. 相似文献
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There are numerous riveting points on the large-sized aircraft panel, irregular row of riveting points on delta wing. It is es-sential to plan the riveting sequence reasonably to improve the efficiency and accuracy of automatic drilling and riveting. Therefore, this article presents a new multi-objective optimization method based on ant colony optimization (ACO). Multi-objective optimization model of automatic drilling and riveting sequence planning is built by expressing the efficiency and accuracy of riveting as functions of the points’ coordinates. In order to search the sequences efficiently and improve the quality of the sequences, a new local pheromone updating rule is applied when the ants search sequences. Pareto dominance is incorporated into the proposed ACO to find out the non-dominated sequences. This method is tested on a hyperbolicity panel model of ARJ21 and the result shows its feasibility and superiority compared with particle swarm optimization (PSO) and ge-netic algorithm (GA). 相似文献
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