基于认知的发射权矢量空时联合设计

方位超分辨一直是雷达领域里受到广泛关注的研究课题。为解决高斯噪声情况下天线低通效应造成的方位低分辨率问题,利用基于高斯噪声情况下ISRA算法对其进行研究。为了提高ISRA算法的收敛速度,提出了一种基于矢量外推的加速ISRA算法,然后利用加速ISRA算法进行方位超分辨。仿真结果表明:加速ISRA算法可用于雷达方位超分辨的研究,且收敛速度快于ISRA算法;与Tikhonov正则化算法相比,噪声适应性更好;加速ISRA算法分辨能力略优于CID算法,且收敛速度较快,验证了算法的有效性。     

运动TDMA系统目标时差定位算法

根据时分多址(TDMA)系统的同步特征,利用TDMA运动目标准周期性信号的到达时间,提出了3种在三站时差定位系统中实现目标定位的算法.采用目标运动分析的方法,对TDMA目标位置的可观测性进行分析,提出了目标运动分析时差定位算法,利用目标航迹上多个位置的时差实现目标的定位.运用目标运动分析测距算法,提出了测距与传统时差定...     

一种基于遗传算法的唯相位宽零陷波束赋形方法

传统阵列方向图宽零陷形成技术需要对阵元施加复加权或者阵元位置扰动等复杂操作,实际实现比较困难。提出了一种基于遗传算法的唯相位波束赋形方法,针对宽零陷特点,结合均匀线阵方向图数学模型,设计一种适应度函数,优化阵元相位扰动值,最终获得符合要求的宽零陷阵列方向图。仿真结果表明,该方法可以在唯相位条件下形成较深的宽零陷,且零陷较平坦,收敛速度较快,稳健性较好。     

数字阵列雷达波束驻留调度间隔分析算法

针对数字阵列雷达波束驻留调度问题,研究了基于调度间隔分析的调度算法。该算法综合分析了1个调度间隔内申请执行的波束驻留任务,且调度过程中进行了脉冲交错。调度准则充分考虑了任务的工作方式优先级和截止期,并以任务丢失率、实现价值率、系统时间利用率作为评估指标。仿真结果表明修正截止期准则主要强调任务的紧迫性,修正工作方式优先级主要强调任务的重要性,而截止期—工作方式优先级和工作方式—截止期调度准则可以在二者间更好地折中,在总体性能上要优于其他调度准则。     

基于FPGA的高速通道校正实现

现代无线通信系统中,多天线技术的应用可以获得阵列增益、干扰抑制等优势,但由于多通道PCB走线长度不等、通道特性存在差异等硬件的非理想因素,阵列接收机接收到的多通道信号存在一定差异,因此通道校正的实现在阵列信号处理中具有重要意义。随着数据传输速率逐渐提高,实现高速通道校正具有实际工程意义,FPGA由于其硬件资源丰富,在高速、并行信号处理应用中具有较大优势,本文提出一种基于XilinxVirtex-5的FPGA实现800MHz高速通道校正的实现。     

基于混沌同步的新型测距算法研究*

基于chuas混沌系统的混沌雷达测距方法对噪声比较敏感,针对该问题,提出基于Colpitts新型混沌雷达测距方法。在发射端,发射正弦信号调制的混沌信号,接收端通过混沌同步恢复出带有距离信息的正弦信号,通过比较两个正弦信号的相位,从而测出目标距离信息。此外,通过Hilbert变换,进一步提出了测距改进方法。最后,与基于chuas的测距方法相比,该方法抗噪声能力强,测距精度得到了提高。仿真结果验证了上述方法的有效性。     

基于PCI Express总线宽带测向系统的驱动程序设计*

针对基于PCI Express总线的宽带测向系统,以PEX8114接口芯片为例设计了Windows XP系统下的WDM驱动程序,重点阐述了高速数据传输的关键——DMA中断传输。通过实践验证,宽带测向系统稳定的数据传输速率超过160 MBps,此驱动程序可以方便地移植到其他高速数据传输系统中。     

主瓣干扰下宽带圆阵自适应波束形成方法

在宽带自适应波束形成中,若干扰信号从主瓣进入,往往引起主瓣畸变且副瓣电平增高,波束性能严重恶化。随着圆型阵列的广泛应用,该文针对均匀圆阵的宽带波束形成,合理地构造出阻塞矩阵,对主瓣干扰进行干扰相消预处理,再进行自适应波束形成,解决了主瓣畸变问题,提高了自适应波束的性能。结合均匀分布圆阵所作的计算机仿真验证了该方法的有效性。     

L波段发夹型微带滤波器的设计

介绍了设计发夹型微带滤波器的基本原理和ADS在L波段发夹型微带滤波器设计中的应用,提供了发夹型微带滤波器中发夹型微带谐振器的间距与耦合系数之关系曲线的求取方法,呈现了模型仿真和EM仿真的两种效果,最后给出了L波段5阶发夹型带通滤波器的设计实例和测试结果。     

Incremental-based Nonlinear Detection Algorithm for MIMO System

A novel incremental nonlinear detection algorithm is presented for Multiple-Input Multiple-Output （MIMO） system. In this algorithm, the received data at multiple receiver antennas are nonlinearly mapped and then summed with weights. The weight coefficients are incrementally computed to avoid direct computation of the inverse of a matrix, which greatly reduce the computational complexity. Simulation and comparison show that the proposed algorithm can obtain better performance of Bit Error Rate （BER） than linear Minimum Mean Square Error （MMSE）.