低轨星座短报文通信中的扩频信号二维快捕优化与实现

极弱信号、大多普勒动态变化条件下的接收机抗干扰、快速捕获同步技术是低轨卫星短报文数据通信的研究难点.本文首先分析了多普勒特性对低轨卫星扩频信号快捕的影响,讨论了现有各种捕获策略的优缺点.在此基础上提出双倍采样、补零的部分匹配滤波与快速傅里叶变换相结合的二维并行快速捕获优化设计方案,并进行了性能仿真分析,最后结合面向判决的同步技术,给出接收机原理样机捕获时间的实现结果.在给定前导码条件下,优化后的二维并行捕获平均时间为10 ms,远低于常规扩频码并行捕获的秒量级捕获时间,可以较好地满足低轨卫星星座全球短报文数据突发通信及随遇接入需求.     

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。      

基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报

提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列．利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束．组成暂态集。用暂态集对旋转机械轴承振动的测试数据进行分析．判断是否为故障前兆因子．从而实现故障预报。     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

数字处理技术在电子侦察中的应用

通过对信号进行侦察的数学模型和一种基于混沌序列的反侦察系统的介绍,讨论了在对抗与反对抗中取得信息优势的关键技术。指出了数字处理技术在电子侦察领域的重要作用及应用状况,并提出了一种新的反侦察技术的设想。     

偶氮呋咱和氧化偶氮呋咱的合成及表征

介绍了高能材料二氨基偶氮呋咱(DAAF)、二氨基氧化偶氮呋咱(DAOAF)及二硝基氧化偶氮呋咱(DNOAF)的合成。其中,采用新型氧化剂制备DAAF,得率提高至65.60%。通过DSC-TG、元素分析、IR、1H NMR和MS等方法,对其结构进行了鉴定,并进行了常规的感度测试。感度数据表明,无氢炸药DNOAF的摩擦感度较大,与C-12相当,而DAAF和DAOAF为低感度炸药。     

几乎最佳自相关序列偶搜索算法的研究

几乎最佳自相关序列偶是一种新的最佳信号,但其一般的搜索方法——穷举法,搜索量太大。根据几乎最佳自相关序列偶的必要条件,提出一种新的搜索方法,给出算法流程图,并进行了实验验证。实验结果表明,算法可大大减小搜索量,比穷举法效果好且耗时短。     

一种利用辅助序列的PN序列捕捉系统

提出一种利用辅助序列进行PN序列捕捉的闭环系统,利用辅助序列估计本地PN序列与接收信号的相位差和方向,从而减小捕获时间。     

OFDM系统中峰均功率比抑制算法研究

针对OFDM信号峰均功率比PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)问题,提出一种基于对子载波信号幅度和相位同时进行加权从而降低OFDM信号峰均功率比的新算法。推导寻找最佳加权系数的迭代算法,并证明其收敛性。通过理论推导和计算机仿真分析幅度加权系数对误码率BER(Bit Error Rate)和PAPR的影响。该算法在保证一定的BER要求下,能有效抑制OFDM信号的PAPR。与通过穷举寻找最佳加权值的部分传输序列方法相比,其PAPR略小,BER略大,但计算量小,具有一定的实用价值。