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51.
52.
针对强射频(RF)噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换(FRFT)的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明:与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。 相似文献
53.
在高采样率条件下,采用常规的设计方法来实现窄带FIR滤波器是非常困难的。本文提出了一种利用多抽样率结构来实现窄带FIR滤波器的方法,并利用该方法设计了一个用于电参数测量系统的极窄带FIR滤波器。通过计算机仿真,详细阐述了其实现方法。 相似文献
54.
以外差式CW多普勒引信为例分析了外差式零拍装置提取差频信号的基本原理,把外差式零拍装置在数学层面上抽象为对线性叠加信号求平方后提取低频分量的模型。根据该模型,从理论上证明了:窄带实高斯噪声单独通过外差式零拍装置后输出的低频噪声的带宽将得到加倍,噪声与本振信号相互作用后产生新的噪声分量将使低频噪声功率比无本振信号时得到增加;回波信号加窄带平稳实高斯噪声通过零拍装置后干信比将得到增强,且增强的程度将随本振信号功率的增加而降低。计算机仿真分析的结果验证了上述结论,也正好解释了早期CW引信极易受到频率对准噪声干扰而早炸的实际情况。 相似文献
55.
扩频通信系统中自适应陷波滤波器的性能仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对直接序列扩频通信系统中的窄带强干扰信号,研究了基于即时干扰频率估计与陷波滤波器的自适应开环干扰抑制方法。重点比较了2阶IIR,3系数FIR与5系数FIR陷波滤波器对扩频信号波形畸变和系统误码率的不同影响。探讨了使用此3种干扰抑制方法构建一个抗窄带干扰能力达60dB以上的扩频通信系统的可行性。研究结果表明在具有成形滤波器的直扩通信系统模型下,与RS(255,223)码结合使用,2阶IIR陷波滤波器的处理增益为1023的单纯直接序列扩频系统在信噪比-10dB 及系统误码率10 -6 的条件下具有60dB以上的抗窄带干扰能力;而使用3系数或5系数FIR陷波滤波器的扩频通信系统不可能达到60dB的抗窄带干扰能力。 相似文献
56.
57.
对直接序列扩谱信号预处理可以大幅度提高扩谱通信系统抗窄带干扰的能力。近年来对这方面的研究,从线性处理方法到非线性处理方法,到多用户检测方法;从简单自适应,到盲信号处理等,出现了许多好的思路,并一步步改善了扩谱系统抗多种窄带干扰的能力。文章综述了这方面的研究成果,对各种方法进行了分析和评价,重点讨论非线性方法以及码辅助方法,其中,非线性方法讨论的重点是基于隐马尔可夫链的非线性处理方法。 相似文献
58.
空间制冷机压缩机的振动是制约其应用于敏感仪器的一项关键因素,压缩机的振动会导致成像模糊,降低探测目标的分辨率和定位精度,甚至引起平台的机械共振。为了降低压缩机振动对空间有效载荷敏感器件的影响,采用基于自适应窄带陷波滤波器的自适应主动减振算法,此算法与振动传递函数模型无关,不受应用环境的限制,通过不断调整驱动信号的幅度和相位来实现自适应减振。搭建了由DSP控制软件、硬件电路、振动传感器组成的自适应主动减振系统,将此算法首次用于压缩机减振,并试验验证了算法的有效性。将压缩机的基频振动由0.166m/s2降低为0.014m/s2,下降了21.2dB。 相似文献
59.
星间链路新型信号体制设计 总被引:1,自引:0,他引:1
从信息理论基础和通信技术源头开展创新,将高频谱效率的扩展二进制相移键控调制波形、极大提升解调前信噪比的数字冲击滤波器、自适应锁相解调方法和进一步提升解调性能的波形参数匹配技术有机融为一种全新而独特的高效通用调制解调体制,并结合导航星座星间链路的要求进行仿真。结果表明其特定信噪比下单位带宽可传输的信息速率bit/s/Hz/SNR(Signal Noise Ratio)综合指标显著超过现有对比技术,且码率、带宽和信噪比可与空间环境自适应。 相似文献
60.
弹道导弹在飞行中段形成目标群,窄带雷达无法从距离上将弹道目标分离。为使窄带雷达具备分离弹道目标的能力,对弹道目标的微动特性进行研究。对振动目标的信号回波进行建模,分析其在离散正弦调频变换(DSFMT)中的聚敛特性。利用多分量信号在变换域中的聚敛特性,实现不同信号分量的分离,并估计出目标的振动频率。仿真实验表明,在信噪比-10 dB下,多个振动目标散射点的窄带雷达回波在DSFMT域上具有明显的聚敛特性,分辨出了不同的振动散射点,振动频率估计均方根误差小于-2.5 dB。 相似文献