介绍二种120路海缆载波通信用继电器

近几年来随着我国科学技术的发展,使用的电子系统愈来愈复杂,对可靠性的要求也愈来愈高。特别是卫星、海缆、微波中继和同轴电缆等新的通信方式的发展,一般直流或低频电路用的电磁继电器已不适用。本文介绍重点工程海缆载波120路用二种补缺品种—高压与同轴继电器的研制:     

无完全重构约束的两通道自适应FIR滤波器组设计

该文研究了在无完全重构约束情况下两通道自适应FIR无混叠滤波器组的时域设计方法。由于放松了对完全重构的约束,子带编码器的失真由系统失真和量化失真两部分构成。在整体比特数和输入过程给定的情况下,本文通过优化滤波器系数,使得子带编码器的整体失真达到最小,实现提高其编码增益的目的。后面的设计实例验证了该方法的有效性。     

改进停止阈值准则的振动信号降噪方法研究

在使用压缩感知理论解决振动信号的降噪问题时,信号重构阶段使用最多的是正交匹配追踪算法,如果该算法的迭代停止阈值选取不当,迭代误差的循环将会导致重构误差增大,降噪性能会下降。提出一种基于改进停止阈值准则的降噪方法,利用离散余弦变换得到完备字典矩阵,对振动信号进行稀疏表示,得到稀疏系数向量;然后用正态分布检验稀疏系数是否服从正态分布,利用3σ准则计算得到停止阈值;最后在求解最小二乘解的步骤之后添加筛选判断条件与迭代停止阈值。仿真定义信号和实测振动信号的降噪分析结果表明：此改进方法可将信噪比(SNR)为-1.025 7 dB强噪声背景信号的信噪比提升到2.054 9 dB。此方法在信噪比、均方差根等降噪性能指标上均优于SP、OMP、SWOMP三种降噪方法。     

一种毫米波干涉仪测向算法

提出了一种毫米波干涉仪二维测向解模糊算法.通过对圆形阵列阵元与参考阵元之间的测量相位差进行一次或多次虚拟变换运算,获得虚拟阵元与参考阵元之间的无模糊相位差.无模糊相位差被用来得到粗略无模糊的波达方向估计,此粗略无模糊的波达方向估计被用来解原阵列阵元和参考阵元的周期性相位模糊.进而获得高精度波达方向估计.仿真实验表明,所提算法在毫米波频率范围内能获得高精度的二维测向结果.     

阵列误差下的近场源PCA-BP参数估计算法

当信号接收阵列存在误差时,阵列的导向矢量将会出现偏差,进而影响到参数估计算法的性能.为了减少阵列误差对参数估计结果的影响和降低计算复杂度,可以采用智能算法与主成分分析结合的方式.首先,利用后向传播神经网络方法将误差和其他因素包含在网络模型中,避开误差建模的繁琐过程;其次,由于后向传播神经网络训练近场源参数估计模型的时间...     

十字阵虚拟基线二维测向算法

提出了一种利用虚拟基线变换估计信号到达角的方法,首先利用圆阵的对称性得到虚拟阵元与参考阵元的相位差,再利用真实阵元与虚拟阵元间的虚拟短基线得到无模糊的相位差估计,通过解长基线的相位模糊得到高精度的到达角估计值。该算法具有较高的估计精度和分辨率,仿真结果证明了文中算法的正确性和有效性。     

基于改进压缩采样匹配追踪算法的机械振动信号恢复

为了解决压缩感知重构算法对于机械振动信号的残缺数据恢复不佳的问题,提出一种改进压缩采样匹配追踪算法,对缺失信号进行修复重构。对比几种同类的贪婪重构算法恢复缺失信号的效果。通过仿真数据和实测数据验证算法对信号的恢复效果。结果表明：改进方法能够很好地实现对缺损信号的修复,且重构概率远远高于其他重构算法,比较压缩采样匹配追踪算法与其改进算法发现：在稀疏度为50时,改进算法的重构概率可以达到100%,而未改进的压缩采样匹配追踪算法重构概率为0,说明改进算法的重构效果优于原算法,重构出来的信号可以准确地表现原始信号的全部信息。     

一种矢量传感器耦合误差的校正方法

该文根据电磁学理论给出了电磁矢量传感器的耦合误差矩阵数学模型。利用一个辅助校正源,根据子空间理论得到存在耦合误差的导向矢量。利用理想的和存在耦合误差的导向矢量之间的关系,通过矩阵运算得到归一化误差的最小二乘解,并对各个阵元逐一校正,从而实现整个阵列耦合误差的校正;最后的数值仿真结果表明了该方法的有效性。     

LMS自适应波束形成方法研究

研究了最小均方误差（LMS）和归一化最小均方误差（NLMS）自适应波束形成方法的性能,分析了影响波束形成性能的因素,通过计算机仿真实验验证了搜索步长、迭代次数、快拍对波束形成性能的影响,并比较了两种方法的收敛速度、稳态误差和抗干扰性能。     

圆形极化阵列到达角和极化参数估计

为了放宽布阵条件,解决现有方法存在的相位模糊问题,采用旋转不变信号谱估计算法研究了基于均匀圆形极化阵列的信号参数估计.利用子空间理论,并根据导向矢量的特点得到相邻阵元间的相位差估计,消除了相位模糊;利用沿z轴方向放置的电偶极子阵列导向矢量和磁偶极子阵列导向矢量之间的关系,通过矩阵运算给出了信号极化和到达角估计的最小二乘解,该算法不需要搜索运算和参数配对运算,仿真实验结果验证了该算法的有效性.