复杂信号环境下的GNSS定位星座选择算法

为了有效减小全球导航卫星系统(GNSS)接收机在复杂信号环境下的定位误差,提出一种定位星座选择算法.该算法利用简化的距离残差平方和作为检验统计量,该检验统计量可以反映单颗卫星的伪距测量误差进而实时反映定位误差的变化.基于该检验统计量,提出的定位星座选择算法能够检测出多个错误观测量进而将其去除.测试表明,这种定位星座选择算法可以大幅度减小定位点的错误概率,性能优于传统GDOP(几何精度因子)定位星座选择算法;长时间连续定点定位仿真测试中平均有效性超过80%,动态测试中有效性超过70%.

复杂信号可重构复用技术自动测试系统的设计

复杂被测对象往往具有复杂的信号类型,而先进的自动测试系统应该能够适应这种需求。为此,文中提出了一种自动测试系统中复杂信号的可重构复用技术,从硬件和软件方面说明了系统的设计原理和实现方法。针对不同类型的设备,解决了在同一端口对多种不同信号类型的复用。基于这种技术,并结合虚拟仪器技术,我们设计了某设备自动测试系统,以完成激励信号的产生、响应信号的检测、工作状态的监测、故障诊断与定位等功能。实践表明:该系统具有易操作、测试精度高、便于扩展、通用性强等优点,极大地提高了复杂系统的测试效率,对于设计先进的自动测试系统,具有较强的参考价值。

复杂信号频率估计方法及应用研究——回顾与展望

简述了信号处理及频率估计发展,从方法研究和应用研究两方面,对笔者10余年来专注的复杂信号频率估计研究进行了回顾和总结,并展望了复杂信号频率估计的发展趋势。方法研究主要有短时异频信号的频谱融合、端频信号的频率估计、时变信号的频率跟踪和非平稳信号的瞬时频率估计;应用研究重点以科氏流量计和LFMCW雷达为平台,利用方法研究的成果以提高仪表和装置的性能。

复杂信号环境下的鲁棒卡尔曼滤波算法

提出一种有效减小全球导航卫星系统接收机在复杂信号环境下定位误差的鲁棒卡尔曼滤波算法。该算法对基于高斯白噪声模型的传统Kalman进行了改进,引入了污染分布,并提出了一种基于加权组合正态分布模型下的滤波算法。同时利用矩估计理论对算法中的污染率给出了一种在线估计方法。通过模拟数据和真实采集信号的测试证明,提出的算法可在线对污染率进行准确稳定的估计,抑制粗差的效果明显优于传统Kalman滤波算法,定位误差显著减小。

地球物理复杂信号的多尺度熵分析方法

为了研究地球物理观测信号在多尺度空间中的复杂性,本文提出了一种新的广义熵谱(General Entropy Spectral)概念,其在零频率下的值正好给出了传统意义的信息熵。同时,还提出了一种新的局部多尺度熵(Local Multiscale Entropy)分析方法,该方法结合了信息熵和多尺度方法,可用于对数据特征、信息复杂度进行多尺度表达。上述这些新方法适用于分析各种复杂的地球物理信号,以便深入挖掘更多的信号特征和信息。

DDS在复杂信号产生中的应用研究

讨论直接数字频率合成 ( DDS)在复杂信号产生方面的应用 ,介绍了使用

基于频域和复杂信号检测的语音活动检测方法

提出了一种基于频域信噪比和复杂信号检测的语音活动检测方法(VAD)。首先对每一帧语音信号进行傅利叶变换,将频域内信号划分成几个频带,求得每一个频带的信噪比,利用估计得到的噪声能量产生一个阈值,并进行VAD的预判,得到一个判定结果。其次,利用音乐信号的相关性,将高通后自相关系数与阈值进行比较,得出另一个判定结果。最后,联合两个判定结果,得出最终的判定。实验表明,这种算法可以较好地应用于复杂语音活动检测。

多功能复杂信号侦察可配置计算模型

复杂信号侦察处理是多功能数字阵列雷达(MFDAR)的重要组成部分,可以服务于MFDAR的雷达与通信信号侦察以及电子战等多种用途,其中信号侦察的实时性与功能的灵活适应性是MFDAR的关键。在详细研究MFDAR信号侦察处理特点基础上,提出了两阶段可配置的信号处理流程,构建了基于混合结构的宽带信号侦察可配置计算模型BSRRCM。BSRRCM对"非确定、非单向"的信号流进行了描述,利用"固化典型流程、设置有限配置点"的思想,BSRRCM将应用分解成可完全重配置的典型处理流程和可局部重配置的功能任务序列,快速映射到合适的计算平台上,在确保信号处理实时性前提下使系统获得了动态的灵活配置能力与可扩展性。

基于LabVIEW的特殊复杂信号源研究与设计

围绕导航通信系统的抗干扰测试需求以及对现役无线电导航系统的性能评估任务,研究并设计了一种复杂环境下的信号源并给出了数学模型;该信号源设计要求能够产生包括理想、多径、干扰以及信道噪声在内的、具有天线效应的实际复杂信号;在多径延时的设置上,给出了一种精度更高,延时任意的信号生成方法;最后以PXIe-5672为硬件测试平台,由计算机软件LabVIEW产生波形数据,并通过控制仪器驱动实现信号的存储和发生,完成了整个信号源的设计;仿真结果表明了该设计方案可行有效。

一种面向宽带复杂信号侦察的可配置计算应用框架

可配置计算系统的优势与系统设计过程的复杂性是一对矛盾,可配置计算框架为此提供了有益的思路。但受限于适用范围与通用性考虑,已有的特别是商业框架仅支持系统的静态重构。本文针对宽带信号侦察这一特定应用领域,提出了一种功能级可配置计算应用框架BSRRCS-RCAF,该框架将领域应用中具有共性的计算与功能模块抽取和集中起来,形成二进制比特流配置文件库,并提供构建此类系统的公共服务体系。基于公共服务体系以及配置文件库,当需要修改或者重新构建宽带信号侦察系统时,只需在现有框架下动态调用配置组件库,或者遵循框架的统一设计接口完善补充组件库中的特定功能部分,整个系统设计框架将得到方便复用,便于实现基于快速重构的多种系统功能。

基于PC机声卡的过程类复杂信号发生器

介绍了一种利用PC机声卡,通过VB编程修改WAV声音文件来获得工程中实际要处理的各种复杂信号的方法。实践证明,该信号发生器在模拟产生涡街流量计信号等过程类复杂低频信号方面有一定应用价值。

雷达复杂信号产生技术

阐述现代雷达中复杂信号产生的几种常用方法,并根据不同方法的理论基础,总结各种复杂信号产生技术的优缺点,结合实际参数说明了各种方法所适用的信号调制形式。最后介绍近期在复杂信号产生中出现的一些新技术,并对复杂信号产生技术的发展前景进行分析。

泰克完善MSO家族产品 加快嵌入式系统复杂信号调试

日前泰克公司召开MS03000系列示波器新产品发布会，详细介绍了新产品的具体技术特点并进一步解释了推出新产品的主要策略原因。不仅仅是一台示波器？泰克公司为此次新推出的MSO3000示波器所做的巨大横幅标语是“不仅仅是一台示波器”，而称之为完善的多功能混合信号调试解决方案。那么MSO3000示波器究竟有哪些完善的功能？

一种低成本复杂信号的设计方法

航空机载设备在地面维护时需要模拟各种测试信号,为降低信号模拟器的成本,提高模拟器的适应性,实现一个模拟器完成多个信号的模拟,提出了一种软件DDS信号生成和硬件乘法器相结合的方法,实现了在硬件和软件成本最优的情况下,生成航空测试复杂信号。

一种基于自组织神经网络的复杂信号检测算法

近年来人工智能技术的迅速发展,雷达的智能化程度不断提高,认知雷达成为下一代雷达的主要特征。认知雷达的应用将为未来的战场带来众多的未知雷达信号。为应对认知雷达对电子对抗带来的挑战,采用机器学习的认知侦察方法对复杂信号进行分析和识别,提出ARTMAP自组织神经网络技术对未知雷达信号进行检测,仿真分析表明,该算法对未知雷达信号检测准确率较高。

高密度脉冲流复杂调制信号测量接收机计量方法研究

为了解决高密度脉冲流复杂调制信号测量接收机的计量难题,借鉴数字与矢量信号计量校准思路,研究提出一种基于通用测试仪器的模拟器提供激励信号、模拟高密度脉冲流下的复杂调制信号、采用矢量信号分析仪和高密度脉冲流复杂调制信号测量接收机比测验证的计量方法,并搭建基于通用测试仪器计量装置,选取基于基本波形片断的高密度脉冲流下复杂调制信号的典型计量状态,进行实验验证。实验结果表明,装置的脉冲、调频、调相、捷变频等计量性能满足实际需求,该方法可行。

复杂波形核脉冲信号的梯形成形研究

提出一种对复杂波形核脉冲信号进行梯形成形的方法。该方法将复杂波形核脉冲信号看成传递函数的冲激响应,对传递函数因式分解成一阶惯性环节和的形式。采用粒子群算法对复杂波形核脉冲信号进行识别,得到一阶惯性环节的个数、各个环节的比例系数以及脉冲幅值相关系数、发生时间和时间常数等参数。通过所识别的参数进行其梯形成形的公式推导及仿真实验表明,该方法获取的脉冲幅值精度较高。

基于信号复杂度的特高压多端混合直流输电线路方向保护

提出一种基于信号复杂度的特高压多端混合直流输电线路方向保护方法。分析T区两侧暂态功率正负性的差异特征,提出基于暂态功率能量的故障方向识别方法。分析线路边界频率特性,根据线路边界衰减高频分量的特征,利用经验小波奇异熵作为评价暂态量信号复杂度的指标,提出了基于信号复杂度的直流线路区内外故障识别方法。在方向判据和区内外故障识别方法的基础上设计了完整的保护动作方案。仿真结果表明,该保护方案能准确判别故障方向,能正确区分区内外故障,具有较强的耐过度电阻和抗干扰能力,可靠性较高。

基于网格聚类的复杂雷达信号分选

雷达辐射源分选是电子战系统的关键技术之一。为了解决传统基于五大参数方法不能有效分选高密度复杂雷达信号的问题,提出一种将表征信号脉内特征的相像系数作为分选参数投影到网格空间中以实现聚类的雷达信号分选新方法。新方法能够有效分选信号参数严重交叠的复杂雷达信号,在信噪比较低的情况下仍具有较高的分选准确率。模拟仿真验证了算法的有效性。

采样参数变化对脑电信号复杂度分析的影响

计算和分析了脑电的算法复杂度和近似熵随着信号的数据点数、采样频率和时间的变化过程。结果说明 :采样频率一定时 ,数据点数较大时计算所得的两种复杂度值较稳定 ;时间或数据点数一定时 ,可以采用较低的采样频率 ,便于各类信号之间的区分 。