FFH/BFSK系统的一种基于频率和PN序列双图案的早迟门同步捕获方法

针对FFH/BFSK系统的同步难题,该文提出了一种基于频率和PN序列双图案的早迟门同步捕获方法,理论分析和仿真结果显示,该方法门限的选择更为简单、准确;克服了全跳解调时由于收发窗口未同步引起的解调不可靠性。这种捕获方法能进一步提高捕获性能,在信道误比特率为0.1时,同步捕获概率大于95%。分析和仿真结果经过了试验台验证。     

瑞利衰落信道下差分跳频同步多用户性能

在瑞利衰落信道和同步多用户环境下,分别针对逐符号检测和按序列检测两种信号检测方法,从理论上分析了差分跳频通信系统的误符号性能,同时做出相应的计算机仿真。仿真结果证实了差分跳频通信技术和按序列检测方法的结合,使系统的多用户性能得到了一定程度的提升。     

窄带FFH/MFSK系统多音干扰抑制方法

通信对抗是现代军事通信中的重要组成部分.在最坏情况多音干扰环境中,一种应用于窄带快速跳频通信系统的千扰抑制方法被提出。与分集合并方式的千扰抑制机制不同,在该方法中的系统接收端利用频率直方图和包络检测,完成对接收信号中敌意多音干扰的认知和抑制,在不降低系统频带利用率条件下,提高了窄带FFH/MFSK系统的传输性能。数据分析和仿真表明,通过该抑制方法,可使系统在相关干扰时间内的抗干扰性能,较传统的分集合并干扰抑制方法提高约10dB,且运算复杂度低,具有较好的可实现性。     

乘积合并接收的差分跳频通信系统在瑞利衰落信道上抗多音干扰的性能分析

在瑞利衰落信道上,在多音干扰和加性高斯白噪声共存的条件下,对采用乘积合并接收(PCR)方法的差分跳频(DFH)通信系统的误符号性能进行了理论分析.为验证理论分析的正确性,进行了相应的计算机仿真,将采用 PCR 方法的误符号性能与采用线性合并接收(LCR)方法的误符号性能作了比较.结果证实,在瑞利衰落信道上,DFH 通信系统采用乘积合并接收的方法要比采用 LCR 方法具有更好的抗多音干扰的性能.     

改进的乘积合并接收机部分频带抗干扰性能分析

乘积合并接收机以其简单有效的特性在快速跳频通信系统中得到了广泛关注。对于实际应用中普遍遇到的非最坏部分频带干扰环境,传统乘积合并算法有其自身的不足。针对这种情况,提出了一种改进的乘积合并方法,它保留了传统乘积合并算法的主要特征,通过增加对各跳频信号能量差异的检测信息,改善了传统乘积合并接收机在部分频带干扰下的传输性能,仿真验证了这种改进合并方法的有效性。     

基于深度强化学习的无人机间通信链路智能决策

由于无人机组网灵活、快速、低成本的特性,空中基站被视为在未来无线通信中有前景的技术。无人机集群可以通过相互协调和合作,完成的复杂任务,具有重大的研究和实用价值,而无人机间的高效通信是当下面临的重大挑战。为了在满足无人机间通信速率的前提下,尽可能节省发射功率,本文提出基于深度强化学习的集群方案和功率控制的智能决策算法。首先,本文设计了三种无人机集群方案,以对地面用户提供无缝的无线覆盖;然后,本文提出了基于深度Q网络（Deep Q-network）算法的集群方案和功率控制决策算法,用深度神经网络输出不同条件下联合决策的无人机集群方案和发射功率,并研究了重要性采样技术,提高训练效率。仿真结果表明,本文提出的深度强化学习算法能够正确决策无人机集群方案和发射功率,与不带强化学习的深度学习（Deep Learning Without Reinforcement Learning, DL-WO-RL）算法相比,用更低的发射功率满足无人机之间的通信速率要求,并且重要性采样技术能够缩短DQN算法的收敛时间。      

采用BP神经网络的智能抗干扰决策引擎研究

在认知抗干扰通信系统中,智能决策是其核心,根据干扰环境,对系统的干扰抑制方式、频谱资源分配、调制编码方式和功率调整信息进行最优决策。现有的抗干扰通信系统的智能决策多采用遗传算法、人工蜂群算法等,面对日益复杂的电磁环境,通常这些算法不具有对新干扰的泛化能力。BP神经网络算法简单、具有一定的容错能力和泛化能力,本文设计并分析了一种基于BP神经网络的抗干扰实时决策引擎模型,根据系统性能设计了输入输出数据的预处理方式和判别标准,阐述了决策实现步骤,分析了算法参数;通过系统性能仿真,验证了文中提出的实时决策引擎的强抗干扰性能。与采用遗传算法和人工蜂群算法的决策引擎相比,本文提出的决策引擎决策速度更快且具有泛化能力和容错能力。      

短波FFH/BFSK系统的信道估计算法

文章独创性的提出了短波窄带FFH/BFSK的信道估计算法--基于判决反馈的LS(LS,Least Square)算法,并对其进行理论研究与仿真分析.仿真结果表明该算法对误码率有一定改善,且逼近理想估计.     

基于两阶段加窗插值的多音信号频率估计算法

频域插值是一种广泛应用于多音信号频率估计的方法。为了提高相邻单音分量频率间隔较小时的频率估计性能,该文提出了一种基于两阶段加窗插值的频率估计算法。该算法采用一种新的支持任意窗函数的插值器来估计频率,通过在不同的阶段选择不同的窗函数,可以在不损失信噪比的前提下减少多个单音分量之间的相互干扰。数值结果表明,该算法具有比现有算法更好的估计性能,特别是在相邻单音分量频率间隔较小的情况下。     

无线通信系统综合抗干扰效能评估

无线通信系统综合抗干扰效能评估是现代通信对抗过程中的重要环节。该文对无线通信对抗双方的博弈机理进行了研究,基于层次分析法,构造了敌对电磁环境下的无线通信系统指标评价体系,提出了一种针对无线通信系统综合抗干扰能力的效能评估模型。通过对多个无线通信要素的归一化处理,利用该模型可对各种对抗环境和研制阶段下的无线通信系统进行综合抗干扰能力评比。进一步的仿真表明,利用该评估模型,结合干扰识别技术,还可有效提高无线通信系统的综合抗干扰能力。