卫星导航接收机欺骗攻击及防护综述

本文主要研究卫星导航欺骗干扰技术与欺骗防护技术,首先介绍欺骗干扰的生成方式、欺骗干扰实施策略与播发策略,并从欺骗威胁、实现难度、防护难度等多方面给出现有欺骗技术的对比分析。其次从信号体制、终端处理技术、辅助信息校验技术等三个层面介绍现有欺骗防护技术,并从欺骗适应性、实现需求、实现难度、实现效果等几方面给出防护技术对比分析。在此基础上,研究在面对不同欺骗攻击时接收机的欺骗防护框架,对于评估导航接收机的防护能力有借鉴意义。     

交直流共用主电路及其控制方法在双输出航空静变电源中的应用

详细介绍一种通过交直流变换共用主电路实现同一电源双路分时输出的方法,给出了交直流共用主电路的拓扑结构及其工作原理,分析了交流变换五电平载波移相及直流变换级联移相控制策略。为了在三相交流变换电路的基础上实现大功率直流输出,并兼顾各相功率均衡,提出了一种相位角同步的均流控制策略。最后通过试验实现了同一电源分时输出交流115 V/400 Hz/100 kVA和直流270 V/80 kW,验证了所述拓扑结构和控制策略的合理性与可行性。     

双轴惯导轴系非正交误差全空间补偿技术研究

旋转调制技术实现了捷联惯导的高精度长航时导航,但轴系非正交误差的存在影响着导航姿态精度。传统轴系非正交误差补偿方法是针对旋转轴停留在固定位置完成的,提出一种全空间的轴系非正交误差补偿方法,不限定旋转轴的转停位置。试验结果证明该误差补偿方法较传统方法更优,对惯导姿态精度提升明显。     

一种应用于航空发动机全权限数字电子控制系统的解算器处理技术

针对航空发动机全权限数字电子控制(FADEC)系统中解算器信号处理电路存在精度低、温漂大、响应慢、判象困难等缺点,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的解算器处理技术,采用DDS激励、模拟积分器、象限判断器等实现信号的调制解调,采集误差不超过0.208‰,温漂不大于0.1‰,谐波干扰影响仅为0.03‰,响应速度达到两个周期以内,克服了激励和反馈相位差的影响,实现了四象限判断。     

混沌理论在尾桨气动噪声信号分析中的应用

研究剪刀式尾桨气动噪声的混沌特性,并应用混沌理论进行了直升机尾桨气动噪声信号分析。本文通过利用多频调制方法对尾桨噪声进行理论分析,得出相对声压值随剪刀变化的规律;然后将混沌运动的特征参数——关联维数用于剪刀式尾桨气动噪声信号的分析。分析结果表明剪刀式尾桨引起的气动噪声含有混沌特性,同时对比理论和试验结果表明剪刀尾桨构型的参数对气动噪声有明显的影响。     

基于瞬时频率估计的双曲调频信号检测技术

基于双曲调频信号的特征分析,提出了一种新的HFM信号检测方法——周期斜率方差检测器。根据不同信噪比下周期斜率方差的概率密度,给出了该检测器的二元假设检验模型,并对比了相同条件下该检测器与匹配滤波器的性能。仿真结果表明,周期斜率方差检测器是一种恒虚警概率检测器,在较低信噪比下可有效检测双曲调频信号,并对多普勒失配有很好的适配性。     

一种双通道星载AIS接收机研究

针对地面AIS设备覆盖范围有限，无法满足远洋航运船舶对AIS技术的迫切需求，提出了一种可搭载于低轨卫星的双通道星载AIS接收机，首先，针对低轨卫星的工作平台，分析了星载AIS接收机的链路、灵敏度指标和多普勒频移，得到了在低轨卫星平台上对AIS接收机的增益指标要求和面对的难题，由此开展了星载AIS接收机的方案设计，对其组成架构、硬件平台和解调算法进行了介绍，提出了一种双通道AIS接收机，可同时解调四个频道，硬件平台采用了可重构的思路，对AIS信号的解调算法进行了简单阐述。对工程实现产品进行了地面灵敏度指标测试，并搭载卫星在轨接收数据。结果表明双通道同时覆盖四频道的设计，增加了AIS信号的接收数据量，并且可重构的软硬件平台和先进的解调算法，降低了硬件开销，提高了可靠性，为星载AIS技术发展提供了参考。     

宽带综合射频前端三种实施方案

首先描述了军机上射频传感器的现状，介绍了综合射频收发机三种实施方案及其优缺点和应用，其次针对各种不同实施方案存在的缺点给出了改进措施，最后给出了未来综合射频前端的发展趋势及努力方向。 [关键词] 综合射频前端技术；发射机；接收机；中频架构；零中频；数字收发机     

基于改进AdaBoost.M2算法的自动调制识别方法

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题，基于经典AdaBoost.M2算法，提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法，用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变，并使算法更迅速地关注到难分类样本，提高了弱分类器综合性能，降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题，提出随机特征裁剪方法，使算法避免过度关注异常特征，降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响，提升了算法的泛化能力，并以低信噪比数据进行实验验证。针对调制类型同族信号难分类的问题，选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明：相比于单一卷积长短时记忆全连接深度网络（CLDNN）算法，改进AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%，相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法，测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。     

一种基于24GHz梯形调制LFMCW雷达解多普勒模糊方法

由于对称三角线性调频连续波（LFMCW）雷达在多目标情况下容易产生虚假目标，又因为采用的毫米波技术，发射波形的上下扫频时宽相对较小，且目标速度的测量精度和分辨率又取决于信号的时宽，所以，为了消除虚假目标的产生以及提高目标速度的测量精度和准确性，文章利用梯形调制方式，并结合MTD 恒频速度配对法，充分利用二维模糊多普勒频率，通过恒频速度配对得到真实目标之后，再用其求得模糊重数，进而解多普勒模糊。由于二维模糊多普勒频率是在一个周期下得到的，所以，解模糊得到的速度精度要大于恒频速度和上下扫频配对得到的速度。利用这种方法，不仅可以准确地得到目标信息，还防止了虚假目标的产生。最后，经Matlab仿真结果表明，解多普勒模糊得到的速度误差明显小于恒频以及去耦合。