轻型无人机无源定位系统的信号处理板设计

无人机无源定位系统可借助广播电视信号实现对目标的双基无源定位,其中信号处理板的性能直接决定着定位精度。为适应轻型无人机平台,保证定位测量精度,本文设计了一款小型化的信号处理板。首先,对信号处理板的传统架构进行精简优化,采用FPGA+AD9467为信号处理的总体架构。为解决小型化设计带来的信号完整性问题,在设计全过程依托Cadence及HFFS仿真软件对信号完整性进行仿真分析,从反射、串扰、电磁屏蔽等方面入手,保障处理板的信号完整性。为提高处理板信号解析能力,在传统FFT频谱测量的基础上,设计了基于Blackman窗函数的四谱线差值算法。并用该算法对处理板接收信号的频谱特性进行测试,降低了频谱泄露和栅栏效应引起的测量误差,提高了测量精度。对信号处理板关键性能测试,其在29.5 kHz带宽内的SNR优于90 dB,SFDR优于75 dB。测试结果表明:所设计小型化信号处理板的信号处理能力表现优异,满足轻型无人机无源定位的应用场景。

一种突发MPSK信号检测与识别方法的设计与实现

针对非合作通信中突发MPSK信号识别的难题,提出了一种基于双窗滑动和谱线特征的信号识别方法,实现了BPSK、QPSK、OQPSK、π/4QPSK、8PSK等5种MPSK信号的识别。该方法首先利用基于累积自相关的双窗滑动提取目标信号段,然后对正交变换后的待识别信号进行谱线特征提取,设计一种分类器,实现突发MPSK调制信号的有效识别。最后设计基于USRP的信号接收系统,完成相关算法的实现,通过测试表明算法性能良好,实用性较强,工程使用价值较高。

基于USRP的便携式接收机设计与实现

针对通信信号抵近接收的使用需求,进行了基于软件无线电外设(USRP)平台的便携式接收机研究。接收机以USRP作为射频前端,完成中频正交(IQ)数据的提取,在通用计算机上实现信号的检测、识别、解调。采用信号源注入和实际信号接收进行测试,结果表明该便携式接收机能够有效完成通信信号接收,对新信号检测时间小于1 s,在信噪比不小于15 dB条件下信号类型识别准确率达90%以上。

基于高阶累积量和星座图的调制识别算法

提出了一种基于高阶累积量和星座图的数字调制信号识别的算法.该算法利用信号的高阶累积量,并结合改进的星座图聚类分析法,采用一种分层的多分类器对信号进行分类.算法中所选用的特征参数对信号的幅度和相位抖动不敏感,同时能有效地抑制加性高斯噪声.仿真结果表明,在接收数据长度为800和信噪比不低于6 dB的情况下,该算法对不同调制信号的正确识别率均达到93%以上.

基于瞬时特征参数的数字调制识别算法

针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出一种基于瞬时特征参数的数字调制识别算法。该算法一方面利用5个相对简单的瞬时特征参数改善算法的复杂度,简化识别过程;另一方面,设计一种小波滤波器,对瞬时特征参数进行消噪处理,提高调制识别算法在低信噪比下的识别性能。同时,该算法只需在中频直接对信号进行识别,计算简单,易于实现。通过计算机仿真表明:在信噪比不低于5 dB的情况下,该算法对不同调制信号的正确识别率均达到90%以上。

基于FPGA和USB的高速数据传输平台的设计

USB2.0技术为外设与主机之间通信提供了一种高效的双向数据通道,可广泛地用于数据采集和工业控制等方面.系统采用USB接口芯片CY7C68013A完成与PC机的数据传输功能.利用CY7C68013A控制器的Slave FIFO方式,用FPGA产生相应的控制信号,系统实现对数据的快速读写.实验证明,此方案数据准确、速度快,而且还可以扩展到其他需要USB快速传输的系统中.

基于支持向量机的数字调制识别算法

在非协作通信中,需要对接收的信号进行调制方式的自动识别。在高阶累积量域内构造信号识别的特征向量,采用基于二叉树的支持向量机将识别特征向量映射到高维空间并构造最优分类超平面,实现对数字调制信号的自动识别。该算法不仅结构简单、计算量小,而且解决了样本在低维空间中的不可分问题,具有良好的泛化推广能力。理论分析和仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。

基于DSP的并扩基带信号源设计与实现

并行组合扩频技术(PCSS)是一种新的扩频通信方式,适用于猝发通信、频带受限通信以及军事通信等领域.为了设计一种基于这种扩频方式的基带信号源,从并行组合扩频技术的原理入手,结合伪随机码生成、并扩调制以及载波调制几方面给出了一种并扩基带信号源的设计方案,通过Matlab仿真验证该方案的正确性,并在自主开发的DSP硬件平台上实现该方案.使用该信号源可大大缩短并扩通信系统接收机对基带信号处理的调试周期.

基于高阶累积量的OFDM信号和单载波信号识别

本文提出了一种利用高阶累积量实现OFDM信号和单载波调制信号识别的方法。该方法利用接收信号的高阶累积量提取特征参数,并结合星座图聚类分析,采用一种决策树的多分类器实现信号的分类识别。使用的特征参数对信号的信道抖动和相位延时不敏感,且能抑制噪声的影响,易于工程实现。仿真和实验结果表明,该方法能有效识别出OFDM信号和单载波信号,具有一定的实际应用价值和发展前景。

基于STFT的无人机跳频信号检测与参数估计

为了有效实现对无人机的监管,避免涉密、干扰航班、扰民等事件发生,需快速识别出监测范围内的无人机信号,为此提出一种基于STFT的无人机跳频信号检测与参数估计方法。该技术对接收的信号样本做STFT变换,在时频图上采用时频能量对消法实现无人机跳频信号的盲检测,并在此基础上设计一种自适应的形态学滤波器消除干扰,同时引入最小二乘估计算法提升无人机跳频信号参数估计的性能。通过实验测试表明,算法在SNR不低于6dB时,无人机跳频信号的检测概率在95%以上,且能正确估计出无人机跳频信号的跳频周期、跳频起跳时刻和跳频频率集等参数,实用性较强,工程使用价值较高。

一种基于前置解扩的短波3G-ALE信号接收方案

为提高短波自适应通信的可通率,在3G-ALE(Third Generation HF Automatic Link Establishment)自适应控制器中,用突发波形BW0实现自动链路的建立。本文从信号接收的角度出发,结合3G-ALE信号的协议特征,研究3G-ALE系统同步、解扩解调、信息译码等关键技术。提出了一种有效的突发波形BW0接收方案,该方案采用了基于滑动FFT的快速相关检测捕获技术、前置解扩式解调技术、Viterbi译码等技术。并结合实际情况在信号处理平台上完成了相关算法的实现,通过初步测试表明该方案性能良好,实用性较强。

基于时域相关的OFDM信号参数估计及实现

针对OFDM信号的有效符号长度和循环前缀(CP)长度估计问题,本文采用了一种基于循环前缀相关性的参数盲估计方法。该方法利用OFDM信号特有的相关性,有效估计出OFDM信号的有效符号长度和循环前缀(CP)长度等时域参数,并在数字信号处理平台上完成相关算法的实现。该方法不需要信号的先验信息,且抗噪声性能好,实用性较强,适合于非合作OFDM信号的时域参数盲估计。

基于滑动FFT的短波3G-ALE信号检测及参数估计方法

新一代短波3G_ALE(Third Generation Automatic Link Establishment)通信技术,具有低信噪比下链路建立快、业务流量高、信道利用率高等特点,得到广泛应用。研究复杂环境下3G-ALE信号的快速检测、类型识别技术,对短波信号的检测和截获具有十分重要的意义。文章从信号检测的角度出发,针对3G-ALE信号的协议特征,研究使用基于滑动FFT的快速相关检测、高精度频率估计算法,针对3G-ALE不同类型波形进行快速检测、识别以及栽频估计,并结合实际情况在信号处理平台上完成了相关算法的实现,实际信号接收实验表明算法性能良好,实用性较强。

基于循环前缀相关性与循环谱的OFDM信号子载波个数估计

针对OFDM信号的子载波个数估计问题,提出一种基于循环前缀相关性与循环谱的OFDM信号子载波个数估计方法。该方法首先利用OFDM信号循环前缀的相关性,估计出OFDM信号的去前缀符号长度,接着利用OFDM信号循环谱的特征估计出OFDM信号的符号频率,最后根据估计出的OFDM信号去前缀符号长度与符号频率信息,并结合OFDM信号的产生原理,估计出OFDM信号的子载波个数。该方法不需要信号的先验信息,且抗噪声能力强,鲁棒性高,非常适合于非合作环境中对OFDM信号的子载波个数进行估计。

基于DFT载波校正算法在USRP便携式接收机中应用

针对未知信号检测中,因频率分辨率过低引起的信号载波频率估计偏差过大,造成后续信号处理误差过大的问题,本文将基于DFT载波校正算法应用在USRP便携式接收机中,旨在提高信号载频估计精度,进而后续信号处理算法的性能。

药肥一体化无人机的应用现状及优化措施

药肥一体化无人机集喷洒、播种、施肥于一身,由喷洒系统和播种系统实现高效、均匀、精准的喷洒、播种、施肥,机器采用三层油封防护,可以自主规划航线,可水洗、抗腐蚀,喷洒过程安全,可避免人工喷洒药物中毒问题。基于此,课题组对药肥一体化无人机的工作原理及应用情况进行分析,通过对相关地区调查得出,药肥一体化无人机喷洒效率是人工喷洒的60~100倍,播种、施肥效率约为人工种植的50倍。目前药肥一体化无人机存在的主要问题是续航时间短、成本过高、专业飞行人员匮乏、管理体系不完善等。针对此类问题,课题组给出了针对性较强的优化建议,仅供参考。