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现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题,利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性,提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后,利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能,将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵,提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法,设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下,提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明,所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI,在干扰强度相同的条件下,NBI带宽越小、压缩率越大,算法对NBI的抑制性能越好。 相似文献
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对硅片退火设备的结构及功能进行了大量的改进,介绍了设备的工作原理、结构特点及达到的技术指标。研究了硅片在真空炉中的退火工艺。该设备的研究提升了硅片退火处理的稳定性及工艺性,达到了工艺要求的效果。 相似文献
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提出了一种特征值模糊增强超分辨率谱估计算法。该算法对特征值进行了模糊增强处理,增强了较大的特征值,压缩了较小的特征值。这种算法可用于估计频谱,也可用于空间谱估计。经计算机模拟,证明该算法能获得较好的分辨率。 相似文献