混沌序列与Gold序列抗干扰性能仿真分析

为了提高直接扩频通信系统的抗干扰性能,提出了将混沌序列取代传统的伪随机序列并运用到直扩系统中。以改进型Logistic混沌序列为例,对其统计特性进行了理论与仿真分析。在此基础上建立模型,分别在单频干扰、部分频段干扰、脉冲干扰以及多址干扰的情况下,在高斯白噪声信道中对混沌序列与Gold序列扩频通信系统进行了蒙特卡罗法误码率仿真,并与理论误码率进行了比较。仿真结果表明,混沌序列不仅适用于直扩系统,而且其抗干扰性能要优于传统伪随机序列。     

基于小波包变换的自适应阈值抑制窄带干扰

为了进一步提高直接序列扩频通信系统的窄带干扰抑制能力,本文实现了基于小波包变换的自适应阈值抑制窄带干扰算法。通过分析直扩信号在小波包分解后的能量分布特点,来设定自适应阈值以定位和剔除窄带干扰。解决了干扰判决阈值难以确定的问题。自适应阈值能够迅速跟踪和准确定位窄带干扰所在的子带的,并对干扰的强度变化具有自适应的特点。仿真结果表明,该阈值抑制算法使直接序列扩频通信系统的抗干扰性能得到进一步提高。     

反相对称-直扩通信系统抗窄带干扰研究

在直接序列扩频通信系统的扩频增益受限时,强功率的窄带干扰对系统性能影响较大。为了提高系统的通信效果,将反相对称法和直接序列扩频通信相结合,建立了一种新的通信系统——反相对称-直扩通信系统,对系统的抗窄带干扰能力进行了理论分析和仿真研究。理论分析和Matlab仿真结果表明,反相对称-直扩通信系统对窄带干扰有很好的抑制作用,对强功率的窄带干扰的抑制效果尤为显著。     

用Java小程序实现扩频通信的实验仿真

研究了扩频通信系统中的实验仿真技术，利用Matalab Simulink中系统仿真的设计思想，用Java小程序实现了直接序列扩频通信的实验仿真，并分析比较了直接序列扩频通信系统中不同扩频增益下的误码率，对多媒体远程教育平台的网上教学部分作了有益的尝试。     

GMSK调制应用于直接序列扩频通信的可行性及其抗干扰能力分析

本文将GMSK调制引入到直接序列扩频通信系统中,以期获得更好的功率谱利用率.本文首先提出了基于GMSK调制的直接序列扩频和解扩原理,然后分析了直扩GMSK调制信号的抗干扰能力,并且用Matlab仿真对其抗正弦干扰效果加以验证.     

直接序列扩频通信原理的VHDL实现研究

本文从扩频通信理论基础着手,分析了直接扩频通信系统的VHDL实现方法.选择m序列作为扩频码序列,进行QDPSK调制,基于VHDL语言,实现了直接序列扩频通信,仿真波形符合预期,证明方法可行,值得推广和应用.     

LMS算法抑制直扩系统中窄带干扰的研究

直接序列扩频通信由于具有一定的抗干扰能力而被广泛应用,在实际通信中,当系统遭到大功率窄带干扰时,直扩系统的性能会严重恶化.针对直扩系统的抗干扰技术进行了研究,为了对窄带干扰进行抑制,提出了使用LMS自适应算法滤波器来抑制窄带干扰,来保证系统在不增加信号带宽的情况下,使直扩系统正常通信,并通过搭建仿真模型对系统进行仿真.仿真结果表明,LMS算法滤波器能有效抑制窄带干扰,证明可应用于直扩系统,能使系统的性能得到提高.     

多用户混沌扩频通信系统的设计与仿真

为了研究基于混沌扩频序列的多用户扩频通信系统性能,文章分析了多用户混沌扩频通信系统原理,在Matlab/Simulink平台上,建立了多用户混沌扩频通信系统动态可视化仿真模型,讨论了信号发生器、混沌序列发生器、积分器等主要模块的参数设置,研究了基于Chebyshev混沌映射扩频序列的扩频通信系统中用户数及信道噪声对扩频系统可靠性的影响,比较了混沌序列与m序列扩频通信系统性能.通过Simulink动态仿真结果表明,该系统具有较好的抗噪声和抗多址干扰的能力,且Chebyshev映射产生的混沌序列要明显好于m序列的系统性能.     

变步长LMS算法抑制窄带干扰技术研究

为抑制窄带信号并减少其对直接序列扩频通信系统的干扰,研究了一种新的变步长LMS算法处理信号。根据步长调节原则,结合双曲正割函数来调整步长μ(n)及误差e(n)的非线性关系。对算法进行理论分析,该算法提高了收敛速度,提升了收敛精度,降低了稳态时的误差。在MATLAB中通过搭建直接序列扩频通信系统进行仿真,研究结果表明该算法优于已有的算法,能更准确地预测及抑制音频干扰信号,增强了直扩通信系统的抗干扰性能。     

脉冲干扰直接序列扩频系统性能分析

研究通信系统中,直接序列扩频通信具有隐蔽性、抗干扰能力强的特点,但对各种大功率窄带干扰却无能为力。在工程实践中发现脉冲干扰能够对直扩信号产生一定的干扰效果,为了了解脉冲信号的对直扩信号的干扰能力,在研究直扩系统的工作原理的基础上,分析了脉冲信号的重复频率、脉冲宽度和直扩系统重复编码对误码率影响,并建立了仿真模型。仿真结果显示,脉冲信号在一定条件下能够对直扩信号产生有效的干扰,使直扩信号的通信性能迅速恶化,值得在工程中推广应用。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。