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基于混沌序列的良好相关性和随机性,提出了一种使用混沌序列降低多输入多输出雷达波形自相关旁瓣和互相关的方法.通过不同初值迭代得到混沌序列,然后经过相应的量化和四相编码得到混沌波形.由于不同混沌波形的自相关旁瓣不相关,同时,不同混沌波形的互相关也不相关,因此通过多脉冲压缩积累能够有效地降低自相关旁瓣和互相关在多输入多输出雷达中的影响.输出结果具有较低的旁瓣峰值,从而提高了检测性能。 相似文献
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为加强信息化建设,完善无线电监管一体化平台,实现各类信息资源的有效整合将成为新时期无线电监管平台科学化发展的重要手段。R&SPR100无线电监测接收机(简称PR100接收机)提供了内置存储器和外部SD卡的存储功能以便记录测量数据,但由于SD卡的内存有限、读取数据烦琐,本文提出了将PR100通过原子化协议接入一体化平台的方案。该方案可实现单频测量、频段扫描、全景扫描和离散扫描四种监测功能,并使PR100可作为固定站和移动站使用,实现线上线下同步。同时通过一体化平台,检测数据可以任意存储,安全、高效且无容量限制,并可实现对任意多台检测设备的信号集中比对。 相似文献
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针对快速独立分量分析(FastICA)算法提取多个同频混叠信号时的初值选择敏感性和收敛性能差的问题,提出了一种双松弛因子改进的FastICA(DLM-FastICA)算法。先在牛顿迭代法中引入双松弛因子,通过自适应调节分离矩阵的组合系数得到最优权值分离矩阵,从而改善FastICA算法的初值敏感性;再利用改进的FastICA(MFastICA)算法的快速收敛特性提取信号,提高算法的分离精度和收敛速度。仿真结果表明,该算法使得提取信号与源信号的相似系数达到0.9,同时迭代次数较原算法减少近40%,具有更加快速、稳定的提取性能。 相似文献
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针对相干信号受到非均匀噪声的干扰,在低信噪比环境中常规DOA估计存在估计效果较差甚至失效的情况,基于改进加权空间平滑,提出一种使用凸优化构造最优权重矩阵的方法。改进加权空间平滑算法解相干的同时构造权重矩阵,再用凸优化重构无噪声权重矩阵,将平滑过的协方差矩阵加权,并用MUSIC算法进行DOA估计。仿真结果证实,所提方法相对于空间平滑(spatial smoothing,SS)、基于特征空间MUSIC的空间平滑估计(spatial smoothing and eigen space based MUSIC,SS-ESMUSIC)以及接收信号协方差矩阵秩最小化(spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM)算法能更好地抑制非均匀噪声和解相干,且减少了低信噪比的干扰,展现出更优良的分辨力和准确性。 相似文献
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亚热带农业小流域暴雨过程硝态氮迁移特征及水文示踪研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为揭示亚热带丘陵区农业小流域暴雨过程中硝态氮迁移规律及其主要水文输送途径,本研究通过对紫色土丘陵区典型农业小流域典型暴雨过程跨尺度(从3~1 236 hm2)连续监测,分析径流硝态氮迁移动态特征及其尺度效应,并对比δ18O和硝态氮作为示踪剂的端元混合分析(EMMA)解析结果,探讨硝态氮作为暴雨过程水文示踪剂的可行性。结果表明:(1)两场暴雨事件中源头小流域苏荣小流域(含集镇污水)径流中硝态氮浓度最高,而到达梯级小流域出口处(万安小流域)硝态氮浓度最低,林地来水的贡献是较大尺度小流域径流硝态氮浓度降低的主要原因,坡耕地壤中流补给可能是径流消退过程中硝态氮出现浓度峰值的主要原因。(2)EMMA模型解析结果显示:δ18O与硝态氮均能示踪农业小流域径流消退期间壤中流补给过程;但硝态氮在受人居活动强烈影响子流域的示踪应用需谨慎。以农业为主的亚热带丘陵区小流域中,硝态氮具有同时作为环境效应指示剂和水文示踪剂的潜力,但其应用效果仍有待于进一步验证。 相似文献
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针对信道矩阵维度高以及接收信号复杂的情况,提出了一种适用于大规模MIMO系统上行链路信号检测的混合迭代算法,即结合自适应阻尼雅克比(damped Jacobi,DJ)算法和共轭梯度(conjugate gradient,CG)算法。首先利用CG算法为自适应阻尼雅克比迭代算法提供有效的搜索方向;随后提出切比雪夫方法消除松弛参数对信号检测的影响,在降低算法复杂度的同时加快收敛速度;最后,利用信道编译码中的比特似然比近似求解软信息,以提升检测性能。通过理论分析算法的复杂度,仿真在不同判决方式下对不同检测算法进行误码率对比,并对混合迭代算法的收敛进行了分析。仿真结果表明,混合迭代算法在少量迭代次数下快速收敛并近似达到最佳MMSE检测性能,且算法复杂度远低于MMSE算法。 相似文献
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针对多输入多输出(MIMO)系统非线性检测中排序串行干扰消除(OSIC)算法信号检测性能弱的问题,提出了一种可动态调整的OSIC(D-OSIC)检测算法。为解决早期的误差传播问题,通过最大似然(ML)算法选择最佳符号,提高ML-D-OSIC算法的检测性能。根据遍历容量动态调节消除层的数目,并结合混合迭代算法降低算法的复杂度。仿真结果表明,ML-D-OSIC算法的信号检测性能明显优于OSIC算法,检测性能可通过调整预定义阈值、偏移量和权重而提升,且复杂度远低于ML算法。 相似文献