降秩的空时联合抗干扰技术分析

针对GPS接收机容易受到干扰的缺陷,采用空时联合进行自适应抗干扰方案,利用多级降秩维纳滤波计算权值的方法,大大减小了计算量,同时具有很快的收敛性能,能够保证复杂多变环境的抗干扰能力.通过仿真验证了算法的有效性,分析了干扰数目的改变和时域抽头数目的选择对算法性能的影响,以及在采用多级降秩维纳滤波算法时如何选择分解阶数和送入数据的长度,得出的结论对工程应用具有一定的指导意义.     

一种任意维空域最小二乘算法的硬件实现方法

在自适应滤波算法中,空域递推最小二乘(RLS)算法以其较快的收敛速度以及能计算出精确的最佳滤波器系数等优势得到了广泛的运用。但是由于该算法较为复杂,计算量大,因此硬件实现时耗费资源多,难度大。提出了一种任意维空域递推最小二乘算法的FPGA(现场可编程门阵列)实现的方法,该方法可以在硬件结构中使用较少的乘法器和寄存器进行任意维空域递推最小二乘运算,从而解决维数变多后资源不够用的问题。     

星基增强系统接收机中的导航比特同步设计与性能仿真

星基增强系统(SBAS)中导航电文速率为500符号/秒,针对其弱信号时找导航比特边界难的特点,提出了基于最大似然算法的比特同步算法,给出了在SBAS接收机中比特同步的应用公式和实现方法,并进一步创新性地设计了包含有软判决和多次判决的比特同步综合流程;最后在多种导航比特分布的情形下,对最大似然比特同步算法进行了不同载噪比下的性能仿真,确认了此算法在接收信号很弱时仍然有效。     

基于线性约束最小方差的全球定位系统抗干扰技术

针对全球定位系统（ GPS）接收机在强宽带干扰下无法正常工作的情况,采用自适应调零天线,利用信号和干扰的入射空间角度不同进行空域滤波,可提高其抗干扰能力。理论分析和仿真结果表明,基于线性约束最小方差（ LCMV）准则的自适应滤波算法简单有效,在牺牲一个干扰抑制自由度的条件下,可对高仰角卫星导航信号进行较好的保护。     

一种基于神经网络提取旋波材料参数的新方法

提出了一种从测试的S参数中提取旋波材料参数的新方法——神经网络法。针对旋波材料参数的自由空间测试方法,本文采用BP神经网络来构建映射模型,利用不同算法对网络进行训练,从而获得所需的网络。结果表明,该方法计算速度快、精度高,解决了求解非线性方程组解的模糊性问题,确保了测试结果的可靠性。该方法所构建的网络可用于材料测试后旋波材料参数的快速提取。     

在线废料建模在特定领域语音识别中的应用

严格按照语法规则模型指导声学层识别的特定领域语音识别系统，难以处理未经规则描述的插入语或语气词等语言现象。针对这一问题，将在线废料建模方法应用于该系统，详细讨论了此方法中模型参数N的选择策略，分析验证了语料的信噪比SNR值与参数N之间的相关性，提出了基于此相关性的模型参数优化方法，使得系统的句子识别率和槽识别率相对基线系统分别提高了1834％和1147％。     

一种基于简化极化敏感阵列的APES波束形成算法

为了有效降低极化敏感阵列各共点分量之间互耦的相互影响,进一步提高极化阵列的滤波性能,基于新的阵列模型提出了幅度相位估计(APES)波束形成算法。首先,给出了简化极化阵列的布阵模型和接收信号模型;然后,针对简化极化阵列给出了极化APES波束形成算法的详细理论推导,得到了最优权向量的表达式;最后,通过仿真实验验证了极化APES在波束形成方面的有效性。仿真结果表明该算法在强期望信号功率、低采样快拍数或是存在相干干扰的情况下都具有稳定的波束图。