隨著敵對人為干擾的日益增多和電磁環(huán)境的日益惡劣，抗干擾逐漸成為衛(wèi)星導(dǎo)航接收機的必備能力之一。傳統(tǒng)的單天線多延遲系統(tǒng)僅從時域抗干擾，抑制干擾能力有限。利用陣列天線，增加空域自由度，通過空域—時域級聯(lián)或空時聯(lián)合處理能夠顯著增強導(dǎo)航信號接收機的抗干擾性能。多個天線以不同的方式放置，即不同的陣形，會使得導(dǎo)航接收機具有不同的空域抗干擾性能。針對多種陣形對空域抗干擾性能的影響差異，開展了基于L陣、十字陣、均勻圓陣和帶圓心圓陣的自適應(yīng)抗干擾性能研究，分析了導(dǎo)致差異的原因，通過對比仿真，發(fā)現(xiàn)帶圓心的圓陣具有所選陣形中最優(yōu)的輸出信干噪比，進一步推廣到空時自適應(yīng)抗干擾，也具有同樣的結(jié)論。結(jié)合工程實現(xiàn)，基于FPGA完成空時抗干擾硬件模塊設(shè)計，用Matlab產(chǎn)生的量化數(shù)據(jù)作為激勵，對硬件模塊的輸出結(jié)果進行分析，與非自適應(yīng)空時波束形成結(jié)果相比，實驗驗證了模塊的有效性；與Matlab仿真處理的結(jié)果相比，驗證了模塊的正確性。多種陣形自適應(yīng)抗干擾性能差異的研究對于一定孔徑和陣元個數(shù)條件下的陣列布陣具有一定的參考價值，空時抗干擾硬件模塊是抗干擾系統(tǒng)的核心，所做工作對工程實現(xiàn)具有一定的借鑒意義。
標(biāo)簽： FPGA 時域 導(dǎo)航系統(tǒng)
上傳時間： 2013-05-28
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異步FIFO是用來適配不同時鐘域之間的相位差和頻率飄移的重要模塊。本文設(shè)計的異步FIFO采用了格雷（GRAY）變換技術(shù)和雙端口RAM實現(xiàn)了不同時鐘域之間的數(shù)據(jù)無損傳輸。該結(jié)構(gòu)利用了GRAY變換的特點，使得整個系統(tǒng)可靠性高和抗干擾能力強，系統(tǒng)可以工作在讀寫時鐘頻率漂移達到正負300PPM的惡劣環(huán)境。并且由于采用了模塊化結(jié)構(gòu)，使得系統(tǒng)具有良好的可擴充性。
標(biāo)簽： FIFO GRAY RAM 適配
上傳時間： 2013-08-08
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Sparse LU Decomposition using FPGA，使用fpga實現(xiàn)lu分解的算法實現(xiàn)
標(biāo)簽： Decomposition Sparse using FPGA
上傳時間： 2013-08-14
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GF_2_m_域乘法器的快速設(shè)計及FPGA實現(xiàn)，對于rs編翼碼的理解和設(shè)計有幫助
標(biāo)簽： FPGA GF 乘法器
上傳時間： 2013-08-16
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FPGA輸出數(shù)據(jù)的時頻域分析GUI界面，\r\n可觀察信號的時域頻域波形，星座圖眼圖等特性
標(biāo)簽： FPGA GUI 輸出數(shù)據(jù) 頻域分析
上傳時間： 2013-08-27
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數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法，在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數(shù)字水印算法對數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯
標(biāo)簽： 分塊 多尺度 頻域 數(shù)字水印
上傳時間： 2013-11-08
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多時鐘域的異步信號的參考解決
標(biāo)簽： 多時鐘域 異步信號
上傳時間： 2013-11-06
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提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計模型，文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實驗結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節(jié)信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。
標(biāo)簽： NSCT 變量 圖像去噪
上傳時間： 2013-10-23
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為了提高圖像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進行循環(huán)平移，使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進行降噪處理，然后將降噪后的圖像進行循環(huán)反平移，最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進行平均處理，以減少去噪后圖像的失真。實驗結(jié)果表明，該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比，而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。
標(biāo)簽： Contourlet Spinning Cycle HMT
上傳時間： 2014-12-23
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時鐘抖動時域分析(下):
標(biāo)簽： 時鐘抖動 時域分析
上傳時間： 2013-11-18
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