毫米波波束编码技术在无人机智能集群中的应用

毫米波波束编码技术由于其速率高、抗干扰能力强的优点被认为是无人机智能集群通信网络的重要解决方案。但在无人机智能集群的通信场景中,多种原因造成的机体不稳定抖动会使通信波束产生小角度偏转,引起通信质量的下降,从而影响无人机集群的控制与决策。针对这一问题,提出一种面向无人机集群通信的自适应波束设计方法。首先,根据传感器回传的机体波束抖动情况建立等效信道模型,随后利用量化的信道模型参数建立目标函数并获得理想的波束编码向量,在此基础上利用几何贪婪算法对其进行分解。仿真结果表明,提出的集群波束编码方法能够有效提高均值通信速率,同时相较于其他的系数分解算法,有效降低了计算复杂度。     

多码率RS码部分并行译码结构设计

为了满足在一个通信系统中使用多码率RS(Reed-Solomon)码的需求,提出了一种多码率部分并行结构的RS码译码器.按照功能,该译码器可分为伴随式计算模块,关键方程求解模块以及错误位置和错误值求解模块3个主要组成部分.针对符合CCSDS标准的2种RS码的特点,将运算系数相同的伴随式计算子单元进行复用;在关键方程的求解运算中使用一种新颖的部分并行结构,使得复用部分和非复用部分的运算周期相同,以减少运算等待时间,提高译码效率;在错误位置和错误值求解中采用查表方式完成Forney算法的系数相乘,并复用求逆查表运算和系数相同的钱氏搜索计算子单元,以减少资源的消耗.通过码率选择信号,可以选择RS(255,223)和RS(255,239)2种译码模式.通过Altera公司的FPGA(Field Pro-grammable Gate Array)对该多码率译码器进行了硬件实现,结果显示此译码器仅消耗2981个逻辑单元和9472 bit的存储器资源,大大低于2种单一码率译码器消耗资源的总和.     

改进的卫星导航接收机抗干扰算法

在分析多级维纳滤波器实现算法的基础上,通过对相关相减算法中的阻塞矩阵进行改进,并利用其前向递推多级分解特性构造出空-时二维干扰子空间,然后结合子空间投影方法,进一步求出空-时抗干扰最优权值。与传统的相关相减结构多级维纳滤波方法(CSS-MSWF)相比,该方法在有限数据精度下,抗干扰性能要优于CSS-MSWF方法,具有更好的可行性和实用性。仿真结果验证了该方法的有效     

MIMO-OFDM中一种新的接收算法

建立了基于空时分组编码的多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）发射模型,提出了基于该发射模型和软输入软输出（SISO）技术的多用户似然迭代接收算法,该算法通过采用分组接收和简化的SISO多用户检测算法,使得接收算法具有较低的复杂度和较快的收敛性能。给出了该算法的具体实现框图,通过仿真实验验证了该算法的快速收敛性和有效性。     

Sum-difference Reduced-dimensional Processing in SAR Image Domain and Statistical Analysis for Ground Moving Target Indication

In this article, a new reduced-dimensional adaptive processing algorithm based on joint pixels sum-difference data for clutter rejection is proposed. The sum-difference data are obtained by orthogonal projection of the joint pixels data of different synthetic aperture radar (SAR) images generated by a multi-satellite radar system. In the sense of statistical expectation, the sum-differ- ence data contain the common and different information of the SAR images. Therefore, the objective of clutter cancellation can be achieved by adaptive processing. Moreover, based on the residual image after clutter rejection, statistical analysis of constant false-alarm rate (CFAR) detection of moving targets is also presented. Simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed algorithm even with heterogeneous clutter and image co-registration error.     

CABAC算术编码器硬件优化实现

为了解决上下文自适应二进制算术编码器(CABAC,Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coder)硬件实现吞吐率难以提高的问题,提出了基于数据流动态特性的电路优化方法.通过建立算法的数据流模型,提取出限制硬件实现性能的数据流反馈环路.针对上下文环路,采用3条迭代周期不同的子环路更新具有不同依赖周期的上下文变量,提高了时钟频率和吞吐率;对于字节打包环路,通过提取一类可简化电路结构的数据元素,并为之构建快速旁路,增加了环路的处理速度.基于上述方法并辅以基本的电路优化手段,设计实现在现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)平台上频率可达309MHz,并且每个时钟周期处理一个编码符号.     

基于ASBU的遥控驾驶航空器系统解读

为更好地理解和发展遥控驾驶航空器系统,以国际民航组织推出的"航行系统组块升级"为框架,从"运行概念"、"实施规划"、"技术支持"3个方面对RPAS进行阐述,进而指出"指挥和控制链路功能"和"感知和避让功能"的可靠性和效率对于实现RPAS的重要性,最后提出确保以上功能实现的关键技术,为实现遥控驾驶航空器与载人大飞机融合运行提供参考借鉴.     

面向星载应用的图像压缩专用芯片研制

以高数据吞吐量和低系统结构复杂性为优化目标,根据图像传感器输出特点,综合应用双缓存、数据流驱动、并行处理与流水线设计、同步电路设计等多项关键技术,设计了具有数据处理速度和超大规模集成电路VLSI(Very Large Scale Integrated)结构复杂性最佳匹配的空间域重采样压缩算法VLSI结构,该结构的压缩性能仅与图像宽度相关,与图像传感器输出时序无关,既可以采用外部时钟,又可使用与图像传感器相同的时钟源,在这2种情况下,都能够保证在无限长时间内,在连续工作状态下,每个时钟周期实时处理一个图像数据.实践证明,基于该VLSI结构的压缩专用芯片,处理速度快,功耗低,满足星载应用高速实时与低功耗要求.      

一种基于角度-多普勒补偿的均匀圆形天线机载雷达杂波抑制方法

采用均匀圆形相控阵天线的机载雷达杂波分布随距离变化而变化,各距离单元的杂波不再满足独立同分布的条件,造成统计型空时自适应处理(STAP)器性能下降。基于此,本文建立了均匀圆形天线机载雷达模型,对其杂波分布进行了分析,得出了空间角随阵元数非线性变化的特性造成其杂波距离维分布非均匀的结论。研究了一种均匀圆形天线机载雷达杂波抑制方法,该方法先通过修正的角度 多普勒补偿(MADC)预处理消除在杂波谱中心处的非均匀,再利用基于导数更新(DBU)技术进一步减小在其他方位杂波的非均匀程度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种基于预测和变换混合设计的超光谱图像压缩方法

提出了一种新的超光谱图像压缩方法。该方法针对三维小波压缩编码方法对专有数据的特殊属性利用效率较低的缺陷,设计了一种应用于超光谱图像的预测编码和变换编码相混合的实现方案。首先,由超光谱图像的高谱间相关性,推导出图像各波段间的一般表达式。然后,根据这一表达式建立了超光谱图像的波段预测方式。该预测方式以波段为单位,参考波段采用小波变换编码技术进行压缩。为了提高预测的精度,参考波段选择器和波段预测器分别基于超光谱图像的数学统计规律和各波段直方图形状相似的特性进行设计。最后,将预测偏差值通过三维小波编码技术进行压缩。实验结果表明,本文设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比能够提供具有竞争力的性能提升,且具有良好的兼容性、灵活性和渐进传输能力。