基于灰狼算法的抗干扰跳频序列设计

为了提高跳频通信系统的抗干扰能力,本文提出一种结合干扰信息综合考虑跳频序列的汉明相关性、均匀性、被干扰概率和跳频增益的抗干扰跳频序列优化设计方法.使用改进灰狼算法求解优化问题,提出新型反向学习策略和使用莱维飞行的个体信息交流机制,提升灰狼算法性能.通过基本测试函数的仿真实验表明本文的改进灰狼算法比其他灰狼算法有更好的收...     

抗高压脉冲高稳定度灯丝电源

着重讨论如何解决当某大功率装置的大电流开关动作时,灯丝电源装置抗30kV的高压反馈脉冲的冲击问题,通过抗高压和强电流冲击的设计,以低压电源为大电流开关的灯丝提供高稳定度的电源输出;以高压隔离变压器来隔离高压触发反馈脉冲通过电源对周围仪器的影响;用扼流圈来阻遏反馈高压峰电流的流入,有效地减少了大功率装置放电后的瞬时强电流对灯丝加热电源的损害;在高压强流环境中,为大电流开关灯丝的加热提供了可靠的抗高压强流的直流加热电源。     

输电线路工频参数抗干扰测量研究

为消除感应电压对输电线路工频参数测试数据的影响,常提高试验电压以提高信噪比,但测量零序阻抗和正序阻抗时感应电压的干扰十分严重,采用移相倒相法测量零序阻抗,用移相法测量正序阻抗,并应用推导出的实用消除干扰计算公式则能满足现场实测要求。     

基于二次组阵的低旁瓣波束形成方法

为了有效地降低阵列天线在数字波束形成过程中旁瓣水平,提出了一种通过二次组阵实现的低旁瓣自适应波束形成方法。在阵列相互重叠的子阵划分基础上,通过子阵对期望信号及干扰信号进行自适应波束形成,实现对期望信号的增益接收以及对干扰信号的深度抑制。在子阵数字波束形成的基础上,对各个子阵的输出运用二次组阵的方法,对二次组阵的方向图在约束条件下进行波束合成实现对子阵方向图中旁瓣的对消补偿,从而达到降低旁瓣的目的。通过理论分析和实验仿真表明,与常规LCMV方法相比,基于二次组阵的波束形成方法在保证了对干扰信号深度抑制的同时,有效地降低了方向图中的旁瓣水平,提高了系统的抗干扰性能。     

舰载火控雷达动态抗干扰策略规划研究

舰载火控雷达作为信息系统与武器交联的关键一环,亟需提升自身的抗干扰能力,以保证雷达在复杂电磁环境下的作战效能.针对这一问题,本文提出一种基于多判决网络的抗干扰策略优化方法,能够根据环境信号电磁频谱分布,合理分配雷达资源,快速作出响应决策.通过外场试验,验证了所提方法的有效性.     

基于JADE盲源分离算法的雷达抗主瓣压制干扰技术研究

在现有的干扰方法中,雷达主瓣压制干扰是当前主要的干扰方式之一,现有的抗干扰方法无法对其实现有效抑制。文章提出了一种利用JADE盲源分离算法进行抗主瓣压制干扰的方法,并通过仿真试验进行了验证。仿真结果表明,在一定信噪比和信干比的条件下,该方法可有效实现干扰与目标信号的分离,提高雷达的抗干扰性能。     

AR模型功率谱估计在抗干扰中的DSP实现

本文在AR模型(自回归模型)功率谱估计方法的基础上,对其在抗干扰领域中的应用进行了研究,提出了自适应滤除干扰信号的方案,并对该方案进行了DSP实现。实验结果表明,该方案在自适应去除多个干扰信号方面是行之有效的。     

电网静态安全条件下配电参数抗干扰控制方法研究

针对传统配电参数控制方法存在抗干扰能力差、控制精度低的问题,提出基于混沌粒子群算法和模糊PI控制器的电网静态安全条件下配电参数抗干扰控制方法。利用无线传感器（wireless sensor network,WSN） 技术对电网设备运行进行监测,并通过信息采集模块得到电流、电压和谐波等参数。依据电网监测结果,将识别出的配电参数干扰种类划分成暂态类型扰动参数、稳态类型扰动参数、复合种类扰动参数。引入模糊PI控制,利用混沌粒子群算法优化模糊PI控制参数,即对隶属度函数与模糊控制规则表进行优化,通过优化后的模糊PI控制器对检测出的各种干扰进行有效控制。实验结果表明,所提方法能够很好地控制配电参数干扰,使电网系统可以安全稳定地运行。     

具有抗环境热源干扰的热释电探测器的应用研究

热释电型探测器实际是一种对温度敏感的传感器.由于各种外界环境都可能产生一定的温度场变化,因此热释电型探测器难免受到外界干扰而引入误差.根据热释电敏感元件的探测原理,本文提出一种对正负脉冲信号和连续正负脉冲信号进行对称峰值检测的方法.若检测到的热释电信号为对称正负信号则表示被检测目标为动态热源,否则表示为静止热源.用这种方法对敏感元件的输出信号进行处理可以十分有效地消除位置固定(或移动速度很慢)的热源所产生的干扰.     

基于双摄像头的心率测量系统的设计与改进

针对在外部干扰或昏暗环境下利用图像光电容积描记(image Photoplethysmography,iPPG)技术进行心率测量时准确度较差,提出了一种自适应心率提取算法,并在嵌入式硬件平台上进行了验证。算法根据图像中人脸与背景区域的色度关系来识别不同的场景并启动合适的摄像头进行图像采集及自适应映射,接着对提取出的信号进行滤波,在信号质量评估后输出结果。上述方法在Zynq平台上进行了验证,使用双摄像头实现实时心率测量,并对结果进行可视化输出。实验结果表明:优化后的算法在光照及运动的双重干扰下的测量误差从3.36BPM降至2.78BPM,准确率提升了17.3%。另外,所设计的系统能够实现在极端黑暗条件下的心率采集,平均误差约为2.39BPM。