抗单粒子辐射LVDS驱动器设计

为了减小单粒子效应对低电压差分信号(Low Voltage Differential Signal, LVDS)驱动器电路的影响,对LVDS内部模块电路进行单粒子脉冲仿真,找出电路中单粒子敏感节点,并进行单粒子加固设计。该电路基于0.18μm 1P5M CMOS工艺实现,传输速率为200Mbps,版图面积为464×351μm²,在3.3V电源电压下功耗为11.5mW。辐射试验采用Ge粒子试验,在入射能量为210MeV,线性能量转移LET为37.3MeV·cm²/mg辐射情况下,该LVDS驱动器电路传输数据未发生错误。     

气象雷达全固态调制器的几种故障排除方法

文章阐述了气象雷达全固态调制器的工作原理及其主要故障的分类,并针对气象雷达在业务运行过程中出现的调制器组件典型故障进行了分析,介绍了如何根据报警信息、故障现象进行定位和排除的方法。文章所述3例雷达故障现象不尽相同,但都与调制器组件相关,针对高压打火可能对发射机造成的严重危害,需要熟练掌握高压线路和模块组件线路结构及信号流程,才能更快更好的排除雷达故障。     

基于三阶累积量对角切片的直接自适应谱线增强算法

依据随机平方相位耦合信号三阶累积量不为零的特点,提出了从高斯噪声环境中恢复平方相位耦合信号的基于三阶累积量对角切片的直接自适应谱线增强算法。该算法恢复平方相位耦合信号、抑制高斯噪声的性能优于传统的自适应谱线增强算法。仿真结果证实了这种算法的有效性。     

对角切片谱法分析信号中相位耦合的频率分量

给出了三阶累积量对角切片谱的性质,分析了水中目标辐射信号的特点,并将3阶累积量对角切片谱法应用于提取水下目标辐射信号中相位耦合的频率分量。以水下某目标辐射噪声的实测数据为例,进行了仿真研究。结果表明,该方法在提取水下运动目标辐射信号中的参加相位耦合的频率分量和相位耦合产生的频率分量、抑制环境噪声和非耦合的频率分量等方面的性能优于自相关谱法。     

基于双曲正切误差函数常数模算法的DSP实现

基于双曲正切误差函数的常数模算法,利用误差函数曲线关于零误差对称性来降低稳态误差,因而具有实用性.为了用DSP实现该算法,在Matlab平台上,采用水声信道对该算法进行了仿真研究,得到最佳均衡器权长、变步长特性参数.在此基础上,进行了该算法的DSP硬件模块及软件编程流程的设计,给出了软件代码编写的关键点及DSP仿真结果.结果表明:该算法的DSP实现效果良好.     

基于神经网络的符号自动识别系统研究

提出了一种新的基于神经网络的目标符号自动识别系统。该系统在图像的二值化处理过程,采用了小波变换的方法,该方法可有效克服噪声的干扰,自动确定灰度图像二值化所需要的阈值。在符号识别部分,采用了双向联想记忆（BAM）人工神经网络技术,通过改进的感知器学习算法,增大了网络的容量,可实现对采集的有污染或缺损符号进行正确识别。仿真实验结果说明,系统具有较强的稳定性和有效性,且易于工程实现。     

基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法

针对分数间隔盲均衡算法(T/4-FSE-CMA)收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了一种基于正交小波变换分数间隔的神经网络盲均衡算法(T/4-FSE-WT-FNN).该算法采用四路子信道模型,以神经网络作为均衡器,同时,对均衡器的输入信号做正交小波变换并进行归一化,与基于正交小波变换的前馈神经网络盲均衡算法(WT-FN...     

基于Ｔ／２分数间隔的ＳＥＩ双模式盲均衡算法

针对超指数迭代(SEI)算法收敛后均方误差大、SEI算法和判决引导(DD)算法以硬切换方式存在性能不稳定的缺陷,通过分析分数间隔均衡器结构和性能,采用软切换方式将SEI算法和DD算法相结合,提出了一种分数间隔超指数迭代双模式盲均衡算法.该算法用SEI算法与DD算法同时对分数间隔盲均衡器的权向量进行调整,当由SEI算法调整前后均衡器判决输出一致时,DD算法参与系数调整,这种软切换方式充分利用了SEI算法能使眼图增开的良好性能和DD收敛速度快、稳态误差小的优点,避免了硬切换带来的不利影响;而采用分数间隔均衡器避免了因欠采样引起的频谱混叠,均衡器可以更有效地对信道失真进行补偿.水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性.     

多小波模糊神经网络盲均衡算法

为了克服传统恒模算法(CMA)采用固定步长造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,提出了一种基于平衡正交多小波变换的模糊神经网络盲均衡算法(MWT-FNN-BEA).该算法一方面利用模糊神经网络控制器自动调节算法的迭代步长,较好地解决了收敛速度与收敛精度之间的矛盾;另一方面利用平衡正交多小波变换对均衡器输入信号进行去相关性处理,进一步提高了算法的性能。理论分析和水声信道仿真结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,抗干扰性能好。     

模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法

针对传统恒模算法(CMA)收敛速度与均方误差之间的矛盾,提出了模糊神经网络控制的混合小波神经网络(FHWNN)盲均衡算法.该算法在小波神经网络输入层之前级联一个横向滤波器,将横向滤波器的节点输出分为实部和虚部两路经过小波神经网络后再合成为一路复数信号;利用模糊神经网络(FNN)设计的模糊规则控制小波函数的尺度因子和平移...