IIR滤波器的定点设计方法

通过一个已经成功地应用于移动通信系统的IIR滤波器的设计实例,说明了在通用DSP处理器仅支持定点运算且该处理器的字长有限的前提下,如何保证IIR滤波器的稳定性,以及如何保证滤波器在运算过程中不会发生溢出。

直接射频调制技术的应用

文章首先分析了DQPSK调制技术理论基础和直接射频调制发射系统体系结构。然后,针对工程实践,解决了窄带直接射频调制发射系统设计过程中出现的技术难点。文中提出的结论对直接射频调制发射系统的设计有一定指导意义。

基于微光学元件堆栈集成技术的收发一体化宽带光控相控阵天线

设计了一种收发一体化的光控相控阵天线系统.该系统中,采用基于微光学元件堆栈集成技术实现真时延的产生.天线系统通过光域内的延迟控制实现微波射频域的波束控制.对系统接收模式状态进行实验验证,±10.6°、±30.8°波束指向的暗室实验结果表明,在2-6GHz宽带微波信号下,±10.6°指向角的最大指向角误差为3.1°,±30.8°指向角的最大指向角误差为1.2°.相控阵天线系统在2GHz频点动态范围约为71dB左右.该光控相控阵系统能够实现与宽带射频信号频率无关的波束指向及一维平面内方位向运动物体的跟踪.

小样本雷达辐射源识别的深度学习方法综述

面对复杂多变的电磁环境与新体制雷达系统,传统的雷达辐射源识别方法已无法满足需求。深度学习模型可有效提取雷达信号的脉内特征,快速准确地对低信噪比、未经分选的雷达辐射源信号进行脉内调制类型识别、型号识别与个体识别。但真实环境中雷达辐射源信号难以收集,无法满足传统的深度学习训练需要,因此小样本雷达辐射源识别是目前研究的热点与难点。文中首先对近年来将基于监督学习的多种经典深度学习方法应用于小样本雷达辐射源识别的研究进行了回顾;其次,介绍了小样本学习在雷达辐射源识别领域的研究进展;最后,基于小样本雷达辐射源识别的研究现状,总结面临的挑战,提出了对未来研究方向的展望。

基于微光学阵列差分真时延网络的光学多波束合成系统

提出了一种基于微光学阵列差分真时延网络的光学多波束合成系统,研究了该系统中结构参数与波束形成性能的关系。通过改进基于微光学阵列差分真时延网络的参数,优化了差分真时延网络的初相位以及幅相一致性;通过改进天线单元的参数结构,优化了各个天线单元的方向图,解决了合成波束时容易出现栅瓣及波束较宽的问题。所提系统可抑制栅瓣,得到的旁瓣消光比大于10dB,频率为3.8GHz时的3dB带宽为35°,频率为4.9GHz时3dB带宽为29°,指向误差小于1.5°,频率覆盖范围为2~6GHz。该系统在光学相控阵雷达中具有广阔的应用前景。