一种基于期望信号预减除的稳健自适应波束形成方法

针对自适应波束形成中的期望信号自消除问题,提出一种干扰加噪声协方差矩阵重建稳健自适应波束形成方法。算法具有较低的计算时间复杂度。该方法首先使用波达方向估计技术得到期望信号的波达方向,其次对每两根相邻天线的接收信号进行特定的加权相减,能够减除阵列信号中的期望信号成分,继而得到不含期望信号且保留了干扰加和噪声的更新阵列信号,再次,使用更新阵列信号计算干扰加噪声协方差矩阵,最后计算得到加权矢量。理论分析给出了减除期望信号过程的原理和算法的复杂度,仿真结果表明,在16阵元情况下,所提算法的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)性能比最优值低0.52 dB,因自由度损失造成的性能损失小于0.3 dB,综合性能优于其他对比的方法。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

基于多相滤波器组的非线性回声抵消

在免提通话系统和移动通信设备中，扬声器常常工作在较高的音量下，容易发生过载现象，从而产生明显的非线性声学回声，这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声，因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量，这些分量使得全带系统不再满足线性关系，而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来，因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法，把全带误差变成了各个子带的误差，因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声，这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验，当出现非线性失真时，新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法，对于非线性失真明显的语音信号，ERLE提升约10 dB。      

零维到三维结构中三核铜自旋阻挫簇单元的磁构关系和反对称交换

量子自旋液体是最近几年刚被人们证实除铁磁体、反铁磁体之外的第三种磁性类型,因其有望解释高温超导的运行机制、改变计算机硬盘信息存储方式而在物理、材料等领域备受关注。自旋阻挫作为量子自旋液体的最小单元可能是解开量子自旋液体诸多问题的钥匙,所以在磁学、电学研究领域再一次成为人们研究的热点。基于文献报道的三核铜配合物[Cu3(μ3-OH)(μ-OPz)3(NO3)2(H2O)2]·CH3OH(1),我们合成了三维金属有机框架配合物{[Ag(HOPz)Cu3(μ3-OH)(NO3)3(OPz)2Ag(NO3)]·6H2O}n(2)(HOPz=甲基(2-吡嗪基)酮肟),并从自旋阻挫的角度对二者磁性质进行对比和详细分析。磁化率数据表明自旋间有很强的反铁磁相互作用和反对称交换。通过包含各向同性和反对称交换的哈密顿算符对两者磁学数据进行拟合并研究其磁构关系,所获最佳拟合参数为:配合物1:Jav=-426 cm^-1,g⊥=1.83,g∥=2.00;配合物2:Jav=-401 cm^-1,g⊥=1.85,g∥=2.00。     

应用于雷达接收机的宽阻带带通滤波器设计

介绍了交指型微带滤波器的基本设计原理,并利用ADS和HFSS软件仿真设计了通带为2.7~3.5 GHz的高陡峭度的宽阻带带通滤波器,并已应用于某雷达接收机。该方法虽然原理上基于传统公式计算、查表,但是充分利用了ADS软件强大的设计功能,直接由指标要求得到近似的尺寸,然后进行优化得到最终设计结果。测试结果表明,该方法可行有效,设计周期短,对雷达接收机滤波器设计有很强的工程指导作用。     

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。