一种雷达干扰技术—灵巧噪声干扰

由于脉冲多普勒（PD）雷达采用超低副瓣天线，或者使用相干旁瓣对消器或匿影器等技术，旁瓣干扰会变得极为困难，使得传统的噪声干扰或欺骗干扰的效能大大降低，介绍了一种兼有噪声干扰和欺骗干扰特点的灵巧噪声干扰技术，给出一种该干扰机的组成原理框图，简述了其工作原理并分析了其干扰效能。     

实时音频数字水印在军事通信中的应用

电子对抗技术的发展对军事通信提出了很大挑战。数字水印作为信息隐藏的一个重要分支，为隐蔽通信提供了一条思路。本文采用基于提升方案的小波变换，提高了水印检测的运算速度，采用通用DSP（数字信号处理器）能够实现对水印的实时提取。仿真实验的结果证明音频信号中嵌入水印可以满足军事通信中鲁棒性、实时性和隐蔽性的要求。     

多站远程无线控制信号系统通信软件的开发

多站远程无线控制系统是以计算机为中心控制 ,用多个信号源作为下位机通过无线模块进行通信 ,文中介绍了通过无线数传模块实现无线通讯以及ActiveX控件的使用方法 ,提出了使系统应用程序更安全可靠 ,效率更高 ,维护更加方便的几种措施。     

最小冗余MIMO雷达阵列设计

阵列天线的优化设计对降低系统成本、提高系统性能起着关键的作用。最小冗余阵因其能用较少的物理阵元形成较大的阵列孔径而备受关注,但是其阵元位置往往只能通过穷举法搜索得到,而穷举法的运算复杂度很高,因此不利于实际应用。针对这一不足,根据组合设计理论中的循环差集的基本原理,提出了一种基于循环差集的最小冗余MIMO雷达阵列设计算法。该算法利用最少的物理阵元能够得到更大的阵列孔径,并且能解析地求出发射阵元和接收阵元的位置,适用于任意大阵元数情形的阵列优化。仿真结果表明,该算法是一种有效的最小冗余MIMO雷达阵列优化算法。     

静态环境下基于分段变步长NLMS 的收发隔离技术

收发隔离是干扰机系统中的关键问题,若隔离度不够,轻则削弱干扰机效率,重则造成自激使干扰机不能正常工作。传统的最小均方(LMS)算法应用到基于自适应系统辨识的收发隔离中时,由于精度不够,隔离性能并不理想。针对该问题,提出一种分段变步长归一化LMS(NLMS)算法。该算法利用迭代系数状态因子对迭代系数与真实系数逼近状态进行分段,当迭代系数状态因子处于不同的区间时,采用不同的变步长方案。理论分析和仿真证明:与基于其他LMS 算法的隔离方案相比,基于分段变步长NLMS 算法的收发隔离方案隔离性能有较大的改善。     

基于通道参数估计的多输入多输出雷达定位

针对统计MIMO雷达定位精度和目标分辨力不高的现状,提出基于收发通道参数估计的高精度MI-MO雷达定位方法。与传统做法不同,该方法采用共轭信号延迟发射模式,处理回波数据时首先估计MIMO雷达虚拟通道的系数,再利用估计结果修正目标参数估计模型,对目标实施定位。理论分析和仿真结果均表明:该方法极大地提高了统计MIMO雷达的定位精度和目标分辨能力,充分开发了大间距配置MIMO雷达参数估计的潜能。     

基于NB-IoT与ZigBee的智慧城市路灯管理系统设计

提出一种基于NB-IoT与ZigBee的智慧城市路灯管理系统设计方案,主要对路灯地理位置信息,路灯灯光调节,工作状态监测,远程调控以及路灯基础信息,智慧路灯运营维护信息等资产进行管理。经实际测试可知,系统运行稳定并且数据传输性能高,不但节约和减少了传统路灯在控制终端方面的成本和能耗,而且实现了客户端对城市路灯的远程监控与管理,具有很好的应用前景。     

密集回波环境下地面机动目标跟踪的UKF-VSMM-PDA算法

对地面机动目标进行跟踪,除了利用量测信息外,利用地形特征等信息也可提高跟踪性能。但这些非正态信息却可能导致较高的非高斯概率密度,文中将机动和多回波同时考虑,并充分利用了地形特征等信息,提出了UKF—VSMM—PDA算法。对密集回波环境下地面机动目标进行跟踪,仿真结果证明了该算法的优越性能。     

基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法

针对当前抗干扰方法面对主瓣干扰时存在的抗干扰性能急剧下降的问题,本文提出了一种基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法.该方法首先利用稀疏重构对干扰信号的波达角(DOA)进行估计;然后在恒模约束的基础上,利用相关性最大原则估计干扰信号的极化参数;最后利用估计得到的信号导向矢量,构建联合斜投影滤波器进行干扰抑制.仿真...     

一种改进的变结构多模机动目标跟踪算法

变结构多模算法是最有效的机动目标跟踪滤波算法,其核心是模型集自适应策略。目前已提出的模型集自适应策略中,期望模式修正算法是跟踪精度较高。使用较广泛的算法,但该算法的计算负担大;可能模型集算法实现简单,但跟踪精度不及期望模式修正算法高。文中提出了可能模型一期望模式修正算法。精度较两算法都有提高,计算复杂度显著低于期望模式修正算法,与可能模型集算法相当。