無人機在空中偵察、監(jiān)視、通信、反潛以及電子干擾等領(lǐng)域發(fā)揮的作用日趨重要，GPS技術(shù)已經(jīng)成為無人機快速，安全，有效地執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的GPS信號捕獲算法，每搜索一個多普勒頻點需要進行兩次FFT和一次IFFT，運算量大且實時性差。文中利用C/A碼功率譜對稱性的特點，通過減少參與循環(huán)的FFT點數(shù)的方法對傳統(tǒng)的FFT算法做了改進并利用MATLAB進行了仿真，仿真結(jié)果表明，改進后的捕獲方法能夠在滿足捕獲精度的條件下，可以更快的完成捕獲任務(wù)，有效地提升了導(dǎo)航定位的實時性。
上傳時間： 2014-01-09
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根據(jù)突發(fā)OFDM系統(tǒng)的特點，提出了一種具有實用價值的OFDM幀同步方法。在經(jīng)典SC算法的基礎(chǔ)上，提出了改進型SC算法和基于時域PN序列的改進型SC算法。對這兩種算法進行了仿真對比，仿真結(jié)果表明基于時域PN序列的SC算法能夠?qū)崿F(xiàn)突發(fā)幀的精同步，而改進型SC算法只能實現(xiàn)粗同步。但是改進型SC算法更適合FPGA實現(xiàn)，采用Verilog HDL語言，在Quartus II上完成開發(fā)，同時給出了其在ModelSim 6.5b下的仿真結(jié)果，結(jié)果表明，方案是完全可行的。
上傳時間： 2013-11-12
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針對實際應(yīng)用中電子戰(zhàn)設(shè)備對雷達信號分選的實時性要求，在分析了序列差直方圖算法和多核DSP任務(wù)并行模式的基礎(chǔ)上，設(shè)計了基于TMS320C6678的八核DSP雷達信號分選電路，對密集的雷達信號進行分選。實驗結(jié)果表明：該電路可對常規(guī)雷達信號實現(xiàn)快速分選，并且分選效果良好，系統(tǒng)可靠性高。
上傳時間： 2013-10-16
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通過對入侵檢測技術(shù)的分析，文中提出了一種基于分類算法的關(guān)于誤用檢測和異常檢測的入侵檢測系統(tǒng)模型框架。通過對決策樹算法的改進，該系統(tǒng)的誤報率和漏報率得到了有效降低，入侵檢測系統(tǒng)的檢測率得到了一定的提高。
標簽： 分類算法 入侵檢測 校園網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)研究
上傳時間： 2013-11-16
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為了實現(xiàn)AFDX以太網(wǎng)的冗余發(fā)送功能，文中通過研究AFDX以太網(wǎng)協(xié)議，分析AFDX冗余調(diào)度管理的概念和冗余發(fā)送過程中順序號的定義與作用，根據(jù)順序號的定義來分析數(shù)序號在接收端與發(fā)送端的作用，然后設(shè)計冗余調(diào)度算法。根據(jù)該算法設(shè)計的端系統(tǒng)的實際應(yīng)用表明，該算法可靠準確，達到了設(shè)計的要求。
標簽： AFDX 以太網(wǎng) 冗余管理 算法設(shè)計
上傳時間： 2013-10-18
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衛(wèi)星導(dǎo)航接收機接收到的衛(wèi)星信號十分微弱，同時面臨著復(fù)雜電磁環(huán)境的干擾，因而抗干擾問題成為研究的熱點。目前有很多種抗干擾技術(shù)及算法僅局限于理論研究和數(shù)字仿真，無法在實際干擾環(huán)境下測試抗干擾接收機的抗干擾性能。本文在研究波束形成天線抗干擾算法的基礎(chǔ)上，基于微波暗室環(huán)境下建立抗干擾接收機的半物理仿真環(huán)境，實現(xiàn)衛(wèi)星信號多天線輸出、復(fù)雜干擾環(huán)境的模擬，對四波束、八波束天線抗干擾接收機進行了仿真測試，結(jié)果表明波束形成天線抗干擾接收機在輸入干信比相同的情況下，波束數(shù)目越多抗干擾接收機性能越好。
上傳時間： 2013-10-20
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在兩跳MIMO中繼通信系統(tǒng)的預(yù)編碼相關(guān)研究中，提出了一種級聯(lián)預(yù)編碼算法，該算法把兩跳系統(tǒng)的預(yù)編碼分解成兩個獨立的部分，從而把預(yù)編碼問題轉(zhuǎn)化成為求源節(jié)點到中繼節(jié)點的預(yù)編碼過程以及中繼節(jié)點到目的節(jié)點的過程。本文使用MMSE準則，在簡化迭代算法復(fù)雜度的同時，與一種只在中繼節(jié)點進行聯(lián)合優(yōu)化的算法進行比較，由仿真可以看出，本文算法有一定的性能提升。
標簽： MIMO 中繼系統(tǒng) 預(yù)編碼 級聯(lián)
上傳時間： 2013-11-12
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根據(jù)位置指紋室內(nèi)定位算法的理念，提出了一種旨在減小計算量的定位方法，并將此方法應(yīng)用于KNN算法中。以KNN算法為例，理論上分析了其計算量優(yōu)化的情況，并在此優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，通過仿真比較了K的取值、AP節(jié)點的位置及數(shù)量對定位精度的影響。結(jié)果表明該算法不但能夠保證位置指紋室內(nèi)定位的精度，而且還能有效的減小定位過程中的計算量。該方法同樣可以推廣到其他位置指紋定位算法中，能在理論上解決位置指紋定位算法的計算量問題。
標簽： KNN 算法 室內(nèi)定位 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-10-20
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針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點能量有限，且在進行信息傳輸時存在數(shù)據(jù)沖突、傳輸延時等問題，提出并設(shè)計了基于最大生存周期的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法。該算法將整個網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點分成多個簇，并根據(jù)節(jié)點的傳輸范圍，將每個簇中的節(jié)點均勻分布，每個節(jié)點根據(jù)自己的本地信息和剩余能量選擇通信方式向簇頭節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)，從而形成傳輸數(shù)據(jù)的最短路徑；并根據(jù)集中式TDMA（時分多址）調(diào)度模型，運用基于微粒群的Pareto優(yōu)化方法，使得網(wǎng)絡(luò)在完成規(guī)定的信息傳輸時每個節(jié)點耗費的平均時隙和平均能耗最優(yōu)。仿真結(jié)果表明，上述算法不但可以最大化網(wǎng)絡(luò)的生存時間，還可以有效的降低數(shù)據(jù)融合時間，減少網(wǎng)絡(luò)延時。
標簽： 低能耗 時延 無線傳感器 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
上傳時間： 2014-12-29
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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的迭代算法
標簽： SL-n 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 迭代 算法
上傳時間： 2013-11-16
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