瑞利衰落下车载辅助低检测概率通信研究

随着第5代无线通信技术的高速发展,无线通信广播特性带来生活便利的同时也使得通信过程存在被非法用户拦截和窃听的风险。为了保护信息传输过程,低检测概率通信自提出以来逐渐受到学界和产业界的关注。与传统固定干扰辅助低检测概率通信不同,移动干扰辅助能够大幅提升低检测概率通信的场景适应性,论文建立了一种基于车载移动干扰辅助的低检测概率通信模型,并在瑞利衰落信道下使用波束成形技术,分析低检测概率通信性能。首先利用假设检验分析检测方检错概率并以此获得最优检测阈值;然后根据最优检测阈值分情况求解模型的平均隐蔽概率进而推导出中断概率的表达式;最后以隐蔽吞吐量为优化目标设计优化算法。仿真结果表明相比于固定干扰,采用车载移动干扰对低检测概率通信性能有所提升。     

高压电力线积雪厚度的实时监测系统

使用MSP430F149单片机作为主控芯片,设计了一种以太阳能供电的高压线积雪厚度实时监测装置与系统。该测量装置与测量系统能够实时监测高压电力线上积雪的厚度,当所测厚度值变化时系统通过无线通信电路将最新测量值发送到监控中心,若当前所测数值超过设置阈值时系统自动发出报警信息。该系统功能全面,使用方便,适用于山区丘陵地区,有较强的实用价值。     

一种基于聚类技术软切换的双模式盲均衡算法

传统双模式算法中的切换时机一般采用经验确定,在迭代达到一定次数或者均方误差(MSE)降低到某一范围时硬性将算法进行切换.针对这种情况,提出了一种基于聚类技术的软判决双模式均衡算法,在不影响算法的收敛速度和精度前提下,让算法间自动进行切换,更具有实际意义和价值.该算法首先通过分析初始均衡算法输出的星座图信息,再使用减法聚类获得粗略的星座图轮廓,最后采用模糊C-均值(FCM)聚类进行二次处理,以获得精准的星座图信息.若所得星座图符合判断标准则切换至后续算法完成均衡,实现了算法中的软切换.仿真结果验证了该算法的有效性.     

GA-BP神经网络在气压式相对高度计中的应用研究

为了提高相对高度测量的精确性,研究并实现了一种基于气压传感器阵列式测量和遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络数据融合处理的高精度气压式相对高度计,给出了相应的硬件结构和软件设计。结合实验测量的数据和相关文献的数据,从准确性、稳定性和通用性的角度对GA-BP神经网络、传统BP神经网络以及标准计算公式在气压式相对高度计中应用的性能进行了对比分析。研究结果表明,本文提出的基于GA-BP神经网络的相对高度计具有更高的测量精度、更高的稳定性和更好的推广能力,能够满足日常相对高度的实时测量需求。     

基于针-针电极直流高压电晕放电暗电流测量大气相对湿度的研究

为了研究直流高压电晕放电暗电流与大气相对湿度的关系,为大气湿度的测量提供新的方法。采用针-针电极结构的直流高压放电模型,通过气体放电理论推导了暗电流与湿度的理论关系;建立暗电流测量的实验模型,测量不同输入高压和不同湿度下电极外回路放电暗电流。实验结果与理论计算的规律一致,为电晕放电暗电流测量大气湿度的研究提供了理论和实验依据。实验和计算结果表明:电晕放电暗电流随着输入电压的降低和相对湿度的降低而减小;高相对湿度环境中,电晕放电暗电流随着相对湿度的升高而剧烈增大。     

基于掩蔽效应的改进型自适应语音增强算法

在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小.     

一种无线温度报警系统的设计

利用MSP430单片机、GSM模块M22、传感器DS18B20和液晶显示器组成智能式低功耗温度报警系统,能显示探测区域的温度,并能根据用户预先设定的报警值进行报警,报警方式是本地声光报警加无线电话和短信报警.该系统测试效果良好,具有结构简单、功耗低、智能调节和可扩展等优点.     

基于模拟IIC总线的电压测量系统

根据ⅡC总线的时序,编程模拟了ⅡC总线.基于模拟的ⅡC总线,采用8位串行接口A/D转换器PCF8591设计了电压测量系统.给出了系统硬件电路和主程序流程图.系统因采用ⅡC总线式结构而具有硬件结构简单、扩展性强的突出优点,为ⅡC总线在其他采集系统中的应用提供了参考.     

基于DynamipsGUI的小型局域网仿真

应用DynamipsGUI软件开展小型局域网络的仿真,简化了网络的分析和设计.通过配置虚拟局域网中继协议和生成树协议,详细介绍了仿真实验的过程.在虚拟环境下,应用多类网络协议进行数据通信不仅有益于网络配置技术的学习,而且符合真实的网络.     

一种基于相干波束形成的零陷加宽算法

针对干扰信号和期望信号相干导致"干扰欠相消"以及由于干扰扰动而无法去除的问题,提出了一种基于前后向空间平滑的零陷加宽算法。该算法首先通过前后空间平滑方法去相干,并利用最佳下降的递推方法求得最优权矢量。再将此权矢量作为一个"标准"的输出权值,利用二次约束的方法加宽方向图的零陷范围。通过理论分析和实验仿真验证了算法的正确性和有效性。