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331.
雷达信号误差对舰载机全自动着舰控制的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
基于常规舰载机使用的全自动着舰系统(ACLS),以及现役的作为主要导引方式的雷达导引着舰,分析了雷达导引过程中的信号误差对着舰的影响。从全自动着舰系统的组成和作用出发,建立完整的着舰仿真系统与环境,加入雷达信号测量数值、时间延迟和噪声杂波干扰3种不同类型的误差,以仿真误差存在时的着舰状况。通过计算着舰成功率,及其随误差量值的绝对值增大而减小的特点,验证了结果的正确性。该方法定量分析雷达信号误差的影响,既有助于着舰理论的研究,也对工程设计和应用具有指导意义。 相似文献
332.
提出了一种多分量chirp信号检测与参数估计的新方法。该方法利用天线阵列的空间特性,通过阵列平均在分数阶傅里叶域中引入加权函数来降低噪声、抑制不同源信号之间的相互干扰。和单阵元方法相比,文中方法大大提高了多分量chirp信号检测和参数估计的性能,仿真结果证明了方法的有效性。 相似文献
333.
包络均值滤波算法实时检测微弱信号 总被引:2,自引:0,他引:2
在强噪声环境下提取微弱信号一直是信号处理方法研究的难点,提出一种基于包络均值滤波(EMF,Envelope Mean Filter)的微弱信号提取算法,可以实时恢复出深埋在均匀分布噪声中的微弱缓变非周期信号的波形.EMF算法通过对混有均匀分布噪声的信号进行过采样,对信号的包络线进行实时分析,并用上、下包络的均值作为真实信号的估计值.为了使输出信号平滑、无跳变,采用实时滑模平均滤波器对估计值进行滤波,最终恢复出的原始信号.通过仿真研究对包络的分析算法、最优衰减系数的选取、过采样系数、平滑序列长度和不同信噪比的微弱信号对还原精度的影响进行了研究.EMF算法简单,可使信噪比提高60 dB以上.已经成功用于IEEE 1588精密时钟同步的时钟伺服算法中. 相似文献
334.
再入飞船的通信环境所受影响主要体现于飞船周围等离子体鞘对电磁波产生衰减。为了研究飞船再入过程中衰减对通信的影响,需要建立飞船外围的三维通信衰减仿真模型,在此基础上可以研究适用于再入通信环境的新型通信技术。为此文章提出了再入飞船通信衰减的动态建模方法,并根据气动、热力学和电磁波理论公式提出了具体的飞船再入动态通信环境建模方案,同时阐述了各部分建模的研究方法,为进一步研究应对黑障的新型通信技术奠定了基础。 相似文献
335.
一种BOC调制信号的同步主峰检测新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
BOC(Binary Offset Carrier)调制信号具有相关函数多值性,这就导致接收机同步阶段容易错锁在虚假相关主峰上。本文提出了一种新的主峰检测算法,很好地解决了接收机同步中出现的此类错锁问题。新算法通过本地增设一条QBOC支路,与BOC支路结果经补零、移位、相加计算而实现,称此算法为OQCC(Offset Quadratic Cross-Correlation)算法。理论与仿真分析结果表明,OQCC算法同时适用于奇数阶和偶数阶BOC调制信号;能够在不改变BOC信号主峰宽度的情况下,通过降低副峰,有效提高主副峰分离度;在同等条件下,可有效提高BOC信号主峰检测概率,降低BOC信号副峰检测概率。 相似文献
336.
高分辨率多径时延测量算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于最小二乘准则的高分辨率多径信号时延测量方法。对参考信号作三阶样条插值获得每条多径信号最小二乘意义的最优估计,用每条多径信号的测量值重构接收信号,通过反复迭代使重构信号是接收信号最小二乘意义的最优估计,实现多径信号的时延测量。仿真结果表明:新算法在低信噪比、窄带信号条件下仍能获得较高的时延测量精度,性能优于MUSIC类时差测量算法。 相似文献
337.
基于分数阶Fourier域滤波的单电磁传感器宽带Chirp信号二维DOA估计 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于单个电磁矢量传感器的宽带Chirp信号方位-仰角估计算法。对强度相差不大的信号,该算法利用分数阶Fourier变换分别估计不同信号的电磁矢量传感器导向矢量,并根据矢量叉积运算得到方位-仰角估计值。对强度相差较大的信号,该算法利用分数阶Fourier域滤波,采用逐次消去的方法分别估计电磁矢量传感器导向矢量,得到方位-仰角估计值。提出的算法不需要进行迭代搜索和二维DOA的配对,不受近场信号的球面波效应的影响,并且可估计具有相同或不同调频斜率的多个Chirp信号的二维DOA。计算机仿真试验证明了算法的有效性。 相似文献
338.
宽带信号多通道干涉仪测向解模糊方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于子频带分解的宽带信号干涉法测向中通道间相位差的模糊问题,提出了一种简单的解模糊方法,该方法运算量小且正确解模糊对信噪比要求低。仿真结果表明了结论的正确性。 相似文献
339.
340.
针对振动信号中轴承故障特征信号微弱难以识别的问题,对通过试验采集到的内环故障、外环故障以及滚动体故障振
动信号进行处理。采用最小二乘法和指数平滑法对振动信号进行预处理,利用EMD分离振动信号的局部特征,并根据IMF分量
的信息熵增益比实现重构;采用ICA对混叠的振动信号进行分离,并对分离后的振动信号进行特征提取;采用遗传算法对多维振
动特征参量进行降维,筛选出最优特征参量;采用遗传算法优化的极限学习机对轴承故障振动特征集进行识别,将常见的SVM、
BP等诊断模型作为对比算法。试验结果表明:采用ICA能将混叠信号有效分离,实现故障信号的提取;遗传算法不仅能够实现最
优特征的选择,同时能够对极限学习机算法进行有效优化,提升算法的诊断效果。优化的算法相比其它诊断识别方法性能较佳,
使3种故障的平均诊断效果达到90%以上。 相似文献