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1.
针对雷达干扰机收发天线之间存在的同频干扰问题,文中研究了基于变步长仿射投影(VSSAP)算法的自适应干扰对消技术。该算法针对仿射投影(AP)算法的定步长因子进行改进,建立了以高斯分布函数为基础改进的步长函数,同时利用误差信号的自相关作为步长函数的自变量,得到步长因子随误差信号变化的函数表达式,从而在加快算法收敛速度的同时改善稳态误差。最终的实验结果证明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于最小均方误差(LMS)及其改进算法,且与参考算法相比,收敛速度大大加快,对消比提高了10 dB左右。在转发式雷达干扰机中,欺骗干扰与压制干扰得到有效抑制,使得目标信号得以较好还原。  相似文献   
2.
传统频谱扩展与压缩(SSC)盲移频干扰的阶数为整数,为了实现精确的位置干扰,需要调整不同的处理延时,在实际应用中存在一定的局限性.该文对整数阶盲移频技术进行了改进,提出了一种基于非整数阶SSC盲移频的LFM雷达干扰技术.该技术在干扰机处理延时不变的情况下,通过改变SSC盲移频的阶数来实现精确的位置干扰.该文推导了一种高效的非整数阶SSC盲移频干扰实现方法,同时通过Newman序列控制信号的初相来减小压制干扰信号的峰均比(PAPR).仿真结果表明,该文算法在指定干扰机处理延时的情况下,可以实现假目标欺骗干扰和相参密集压制干扰,能够有效对抗脉冲压缩体制雷达,具有较好的工程应用价值.  相似文献   
3.
针对正交频分复用(OFDM)雷达通信一体化波形存在的通信速率较低、自相关旁瓣较高的问题,提出了一种基于Gold码扩频的多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)雷达通信一体化波形。将MIMO-OFDM与扩频序列相结合,利用相关性较好的Gold码对通信信息进行扩频,再与OFDM脉冲符号进行调制,进而设计出一种既能提高通信速率又能改善雷达性能的一体化波形。仿真实验证明,较相同仿真条件下的Gold-OFDM、脉冲压缩-正交频分复用(PC-OFDM)一体化波形而言,所设计的一体化波形的通信速率能够倍数提高且可以在不影响通信性能的前提下降低信号模糊函数的旁瓣,从而改善一体化系统的雷达性能。  相似文献   
4.
传统频谱扩展与压缩(SSC)盲移频干扰的阶数为整数,为了实现精确的位置干扰,需要调整不同的处理延时,在实际应用中存在一定的局限性。该文对整数阶盲移频技术进行了改进,提出了一种基于非整数阶SSC盲移频的LFM雷达干扰技术。该技术在干扰机处理延时不变的情况下,通过改变SSC盲移频的阶数来实现精确的位置干扰。该文推导了一种高效的非整数阶SSC盲移频干扰实现方法,同时通过Newman序列控制信号的初相来减小压制干扰信号的峰均比(PAPR)。仿真结果表明,该文算法在指定干扰机处理延时的情况下,可以实现假目标欺骗干扰和相参密集压制干扰,能够有效对抗脉冲压缩体制雷达,具有较好的工程应用价值。  相似文献   
5.
非线性调频(NLFM)信号进行脉冲压缩后具有副瓣低且无信噪比损失的优点,在现代电子战中得到了广泛应用,常用移频干扰对此类雷达进行干扰.针对调频斜率捷变的雷达会使移频干扰信号的位置发生改变,使其失去干扰效果.提出了一种基于频谱扩展-压缩(SSC)盲移频的NLFM雷达干扰技术.该技术在不需要测得NLFM调频曲线的情况下,通...  相似文献   
6.
7.
在冲击噪声环境下,通过构造数据把最小冗余线阵的共变矩阵虚拟成多阵元均匀线阵的共变矩阵。在虚拟的阵列流型和扩展的共变矩阵基础上,推导出了基于最小冗余线阵和共变矩阵的最大似然算法。由于所提方法可虚拟出更多有效阵元数,扩展了阵列孔径,可以提高最大似然算法估计性能。为了快速求解所提的基于最小冗余共变矩的ML测向算法,设计了自适应文化算法求解所提出的目标函数。Monte—Carlo仿真试验证明了所提的测向算法具有估计性能好、抗冲击噪声能力强且可以用较少的阵元测出更多的信源。  相似文献   
8.
针对转发式雷达干扰机收发同时工作时存在的自干扰问题,设计了一种基于噪声训练的数字自干扰对消方法。首先,建立了转发式自干扰对消模型,推导了利用限带高斯白噪声估计自干扰信道再进行转发式干扰对消的整体流程;然后,通过仿真分析了目标信号存在情况下有利于提高训练精度的参数选择,并验证了理论结果的正确性;最后,在硬件平台上进行了实测。结果表明,该方法可以有效抑制工作带宽内的转发自干扰信号,并且不会由于转发式干扰的高相关度而造成目标信号误消除,为在自干扰与信号高度相关的应用场景中实现收发同时工作提供了一种思路。  相似文献   
9.
提出了一种结合光电耦合器线性化应用的交流电压信号隔离取样电路。介绍了光耦器件在模拟信号隔离测试中的应用,并且指出了保证测试精度需要采取的措施。  相似文献   
10.
基于免疫克隆量子算法的多用户检测器   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了解决CDMA系统最佳多用户检测的高计算复杂度问题,基于免疫克隆选择理论和新的遗传量子算法,该文提出了免疫克隆量子算法。该算法把根据神经网络制作的疫苗接种到克隆量子算法的每一代中,通过接种疫苗到CQA中,可以加快CQA的收敛速度减少计算复杂度。另外,CQA所提供的好的初值可以改善疫苗的性能,接种的疫苗还改善了CQA的性能,文中给出了在免疫克隆量子算法中使用随机神经网络制作疫苗的统一理论框架结构。仿真结果证明了该方法不仅能够快速收敛到全局最优解,并且无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于传统检测器和一些应用以前智能计算算法的多用户检测器。  相似文献   
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