【摘 要】
:
针对信号衰落和噪声干扰带来的舰艇超短波通信微弱信号接收问题,分析了超短波微弱信号接收的功能需求,从噪声抑制方面入手,介绍了三种传统的静噪技术与新型的自适应滤波技术,针对自适应滤波的关键技术分析了LMS和NLMS两种自适应滤波算法并进行了Matlab仿真和对比分析,结果表明NLMS的误差更小且误差曲线趋于稳定的速度更快,NLMS操作起来更便捷且稳定性、可行性更强,更适用于舰艇超短波通信.
【机 构】
:
海军大连舰艇学院信息系统系 大连 116018;92001部队 青岛 266011
论文部分内容阅读
针对信号衰落和噪声干扰带来的舰艇超短波通信微弱信号接收问题,分析了超短波微弱信号接收的功能需求,从噪声抑制方面入手,介绍了三种传统的静噪技术与新型的自适应滤波技术,针对自适应滤波的关键技术分析了LMS和NLMS两种自适应滤波算法并进行了Matlab仿真和对比分析,结果表明NLMS的误差更小且误差曲线趋于稳定的速度更快,NLMS操作起来更便捷且稳定性、可行性更强,更适用于舰艇超短波通信.
其他文献
美军电磁频谱战的提出,是对全新作战域的拓展.近年来,美军积极发展电磁频谱战装备,并逐步形成作战能力,这势必会在未来的战争中对我海上舰艇编队作战构成威胁.主要从美军电磁频谱战的概念着手,分析其电磁频谱战装备和作战能力,提出对我海上舰艇编队的威胁,并为未来海上舰艇编队应对美军电磁频谱战提出一些措施建议.
某船船机电仪器仪表随着服役时间的增加和高等级修理的临近,老化、漂移、失效等故障逐渐开始增多,加之目前计量手段和法规制度存在不足,使得船机电仪器仪表的计量管理和维修保障工作面临着较大的困难.论文开展该船船机电仪器仪表等级修理的计量管理与维修保障研究,提出一套完整详细的计量技术方法、组织实施流程和检定资源保障方案,促进仪器仪表在使用过程中的科学管理.该成果可为其它同类舰船装备的仪器仪表计量保障提供有益参考.
红外成像技术是在现时间范围内精确制导武器中广泛采用.根据红外成像制导系统的组成、工作过程和识别算法,分析了烟幕干扰红外成像制导的工作原理,并研究了烟幕对红外成像制导系统跟踪的影响.鉴于靶场实战化试验考核需求,探讨了红外成像制导系统抗烟幕干扰试验方法,为靶场抗干扰性能试验提供技术支撑.
幂指数法在作战能力评估中具有广泛应用,但相关报道中缺少对于该方法特点和适用范围的系统总结.首先介绍了幂指数法的基本原理和使用流程,归纳其特点和适用范围,然后以战斧、口径、海思卡尔普导弹为例,展示了幂指数法的应用实例,为研究人员选用作战能力评估方法提供参考.
目标航路实时异常判定指的是判断目标实时运动是否偏离其正常轨迹,并在出现异常时进行告警提示,为现实情况的处置提供决策支持.针对目标航路实时异常判定问题,提出了一种基于集合重合性的在线快速判定方法,并给出了阈值设定的启发式规则.该方法将实时轨迹相比于正常轨迹的偏离程度度量问题转化为地理网格集合间的重合性计算问题,首先将目标实时轨迹动态地转换成Geohash网格集合,然后计算目标实时轨迹网格集合与目标正常轨迹网格集合之间的重合性,最后将超过设定阈值的目标判定为出现异常,并实施告警.实验结果表明,该方法能够实现目
针对带有乘性噪声的非线性滤波问题,首先对比较经典的非线性滤波方法进行简单的介绍,并给出其优缺点;其次在带有乘性相关噪声的离散非线性系统模型的基础上,基于SRCKF滤波框架,推导了其滤波实现;最后在乘性噪声条件下对各种非线性滤波器精度进行了对比分析,结果表明,相较于传统非线性滤波器,论文推导的带有乘性噪声的非线性滤波方法具有更高的滤波精度.
论文主要介绍了维纳滤波器、卡尔曼滤波器、LMS自适应滤波器的特点及应用,并以维纳滤波器作为非递归型滤波器的代表,与递归型滤波器LMS自适应滤波器就Matlab仿真的滤波效果进行比较,LMS自适应滤波器更适合对未知模型系统中变化的信号进行滤波.并对自适应滤波器中LMS算法的应用领域进行介绍.
舰载武器传递对准由于受海浪冲击、舰船自身载荷等因素影响,导致主、子惯导之间存在模型未知的挠曲变形,影响传递对准精度.针对上述问题,论文提出了模型预测滤波技术,应用于传递对准中,可以有效对挠曲变形进行预测估计,补偿传递对准误差.通过数值仿真分析,验证了该算法的有效性和可行性,能够提高传递对准精度.
针对飞行器试验数据、训练数据关联整合问题,分析了问题成因与技术难点,探讨了知识图谱在解决该问题方面的适用性,提出了一种基于知识图谱的关联整合方法,给出了方法过程描述,以及部分实体、关系与属性描述,结合示例说明了该方法在试训数据关联整合方面的功能实现,验证了方法构建的知识谱图,具有显著优于关系数据模型的关联计算效率,为进一步的型号装备试训数据整合提供了一条便捷有效的技术路径.
针对灵巧噪声干扰识别问题,以卷积调制、数字多时延和间歇采样转发三种干扰信号为研究对象,提出了一种将信息熵作为特征参数的干扰识别方法.采用蒙特卡罗仿真实验的方法,通过支持向量机算法进行分类识别验证.结果表明,在信噪比大于0dB时,干扰识别准确率超过95%.