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81.
传统的星载变频通道存在易受电磁干扰、动态范围受限、带宽瓶颈等不足,将微波光子技术引入卫星通信系统中,可克服电域信号变频的局限性,提升星载变频通道的性能。文章提出了一种基于并联马赫-增德尔调制器(MZM)与相干接收的宽带微波光子变频技术,通过采用相干接收方法,能够实现较好的共模噪声抑制,并降低谐波失真的影响,同时结合抑制载波调制方式所带来的优势,有效改善了变频无杂散动态范围等指标。通过实验验证,其杂散抑制比优于60 dB,无杂散动态范围优于100 dB·Hz2/3,为新型星载微波光子变频方案设计、实际应用提供了必要的理论依据与技术支撑。 相似文献
82.
提出了一种具有同相输出和不同功分比的平衡至单端式功分器。该功分器由±90°和180°传输线以及一个电阻构成,能够实现对差模信号的不同功率分配。其电路参数通过S参数的约束条件进行求解。为了减少尺寸并增大最大功分比至11.6∶1,提出了两种耦合结构来实现-90°传输线结构。最终设计了功分比为1∶1和7∶1的两种原型,最小插入损耗为0.3~0.4 dB,并与现有设计进行了比较。实测工作带宽(S_(ddAA)<-20 dB)分别为14.3%和11.1%。在工作频带内,隔离和共模抑制均高于20 dB,两个输出端口之间的相位差为0°±5°。因此,所提出的具有不同功分比的设计具有尺寸小、共模抑制、易于同时与平衡和单端电路集成等优点。 相似文献
83.
高频地波雷达的探测性能极易受到射频干扰的影响,当前射频干扰抑制的研究主要是通过人工识别来逐一处理,鲜见实时自动识别与抑制射频干扰的研究。随着深度学习在雷达图像处理方面应用的展开,本文尝试将其引入高频雷达射频干扰抑制中,利用YOLO (You Only Look Once)模型来识别雷达距离多普勒谱图中的射频干扰,继而用高阶奇异值分解(Higher Order Singular Value Decomposition, HOSVD)方法对其进行抑制。仿真和实测数据处理结果表明,此YOLO-HOSVD联合算法实现了对高频雷达射频干扰的自动识别与抑制,单场数据处理时间不超过1.8 s。该方法可以应用于高频地波雷达常规海态观测。 相似文献
84.
利用水面目标和环境噪声起伏较大,而水下目标的声信号起伏较小的特性,可以有效抑制水面干扰,提高水下目标的检测概率。对于单基元频谱分析采用非线性滤波器,进而针对阵列信号处理提出一种基于非线性滤波的连续时间方位历程水面干扰抑制方法。最后,对Swell96的实验数据进行了处理,单基元信号处理结果表明,振幅非线性滤波器和复声压非线性滤波器对于稳定线谱的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)增益可达15 d B和30 d B;阵列信号处理结果显示所提出的方法能够有效抑制水面声源的航迹,提高水下声源的发现概率。 相似文献
85.
86.
研究了中立型时滞动力吸振器抑制扭转系统的振动问题.针对一类强迫扭转振动系统,采用动力系统的稳定性理论分析了动力吸振器与扭转振动系统的稳定性问题,以时滞为参数,分别得到了动力吸振器与扭转振动系统的稳定区域,并研究时滞变化时动力吸振器对于主振动系统振动的吸收效果,通过与时滞动力吸振器对比,得到了更大的吸振器和减振系统时滞稳定工作区域,通过数值模拟验证了结论的正确性. 相似文献
87.
针对中性点不接地系统单向接地电容电流易造成配电网络次生灾害和设备损害、易产生单向电弧接地过电压和铁磁谐振过电压的问题,分析评估了任楼煤矿电网电容电流的测试数据,根据评估结果制定了电容电流治理方案,即将中性点不接地系统改为中性点经消弧线圈接地运行方式,并给出了具体实施方案。运行结果表明,该方案大大减少了高幅值电弧接地过电压发生的几率,抑制了铁磁谐振过电压,有利于提高电缆寿命。 相似文献
88.
89.
针对SAR图像相干斑滤波中存在的降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,研究了常用空域滤波算法,在此基础上,将中值滤波与增强LEE滤波相结合,改进了LEE滤波算法,该方法能够在滤除相干斑的同时很好地保持图像的边缘及细节纹理信息。 相似文献
90.
基于正则化技术的对支持向量机特征选择算法 总被引:2,自引:0,他引:2
对支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机(proxi mal SVMbased on generalized eigenvalues,GEPSVM),问题解归结为求解两个SVM型问题,因此,计算开销缩减到标准SVM的1/4.除了保留了GEPSVM优势外,在分类性能上TWSVM远优于GEPSVM,但仍需求解凸规划问题,并且,目前尚无有效的TWSVM的特征提取算法提出.首先,向TWSVM模型中引入正则项,提出了正则化TWSVM(RTWSVM).与TWSVM不同,RTWSVM保证了该问题为一个强凸规划问题.在此基础上,构造了TWSVM的特征提取算法(FRTWSVM).该分类器只需求解一个线性方程系统,无需任何凸规划软件包.在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度上,此方式还减少了输入空间的特征数.对于非线性问题,FRTWSVM可以减少核函数数目. 相似文献