摘要：无人机无源定位系统可借助广播电视信号实现对目标的双基无源定位,其中信号处理板的性能直接决定着定位精度。为适应轻型无人机平台,保证定位测量精度,本文设计了一款小型化的信号处理板。首先,对信号处理板的传统架构进行精简优化,采用FPGA+AD9467为信号处理的总体架构。为解决小型化设计带来的信号完整性问题,在设计全过程依托Cadence及HFFS仿真软件对信号完整性进行仿真分析,从反射、串扰、电磁屏蔽等方面入手,保障处理板的信号完整性。为提高处理板信号解析能力,在传统FFT频谱测量的基础上,设计了基于Blackman窗函数的四谱线差值算法。并用该算法对处理板接收信号的频谱特性进行测试,降低了频谱泄露和栅栏效应引起的测量误差,提高了测量精度。对信号处理板关键性能测试,其在29.5 kHz带宽内的SNR优于90 dB,SFDR优于75 dB。测试结果表明:所设计小型化信号处理板的信号处理能力表现优异,满足轻型无人机无源定位的应用场景。

摘要：针对目前皮带机动态称重系统的称重信号存在噪声或干扰的问题,提出了一种改进自适应噪声消除(IANC)的称重信号处理方法。建立了皮带机动态称重系统动态响应过程的数学模型。设计了结合卡尔曼和最小均方的算法(KF-LMS),提升了ANC噪声消除的性能。实验阶段,通过模拟和搭建实验平台对所提方法进行测试。结果表明,与LMS,NLMS,SLMS等算法相比,所提的KF-LMS算法在皮带机动态称重信号处理中具有良好性能,具备较高的可靠性和称重精度。实验结果验证了所提方法的有效性和实用性,该模型具有广阔的应用前景。

摘要：全国大学生电子设计竞赛是一项具有较高声誉的赛事,由国内名校教授命题,其历年赛题成为高校教师理论与实践教学研究中的素材。信号分析类题目一直是其赛题中重要的一部分,分析此类赛题,归纳赛题中的知识点,并结合教学实践进行相对应的组织与培训是指导学生取得优异成绩的基础。本文基于本校多年的赛事组织与指导经验,构建全国大学生电子设计竞赛信号处理类赛题的组织培训内容与体系。

摘要：通感一体化是是6G的主流趋势之一,毫米波、太赫兹等高频段具有丰富的频谱资源,是通感一体化颇具潜力的频段。然而,高频通感一体化面临覆盖受限的难题。RIS是极具潜力的解决方案,目前关于RIS辅助通感一体化的文献主要集中在波束赋形优化方面,而如何设计有效的信号处理方法从RIS重塑的回波信号中提取感知信息仍然是一个悬而未决的问题,对RIS辅助通感一体化软硬件架构更是处于空白。为此,设计了RIS辅助通感一体化系统的软硬件架构,在此基础上进行了RIS辅助盲区通信和目标感知硬件试验,并提出了DSP检测器,理论分析表明,在使用N个子载波的OFDM一体化波形时,其相比传统能量检测器有N倍的SNR增益。硬件试验结果表明,优化RIS码本设计可有效降低通信误比特率、提升目标检测概率,且远距离目标检测时所提DSP检测器的性能显著优于传统的能量检测器。

摘要：空管一次雷达获取的雷达数据由于包含异常值、存在干扰或数据点缺失,需选取合适的处理方法,以获取有效测量值。本文设计并验证了4种雷达信号处理方法,即基于线性回归的方法、巴特沃斯低通滤波、零相移滤波、分段滤波。利用基于线性回归的方法进行了异常数据的剔除和补偿;利用巴特沃斯低通滤波后去除了高频噪声,曲线光滑无毛刺,但结果存在滞后且开始部分有扰动;零相移滤波解决了高频噪声的干扰,但同时抑制了波形和信号的峰值。最终设计了分段滤波的方法,结合低通滤波和线性回归,将数据分段,峰值部分采用线性回归,其他部分低通滤波。既保留了雷达信号的峰值,避免波形被抑制,同时去除了高频噪声,为后续的计算奠定基础。

摘要：本文讨论了基于5G新技术的信号处理类课程群的教育模式创新,包括课程群的模块式设计、课程体系的构造、多样化的教学方法设计、交互式学习空间打造以及评价与反馈机制的完善。通过分析“5G+教育”内涵,充分利用5G技术的优势及大数据处理能力,建立一个面向能力培养的课程体系,构建新生态的教育环境。以长沙学院通信工程专业为例,通过统整课程群,从宏观上将各课程知识点进行融会贯通,不仅能够实时的对教学过程进行反馈及优化,还能够提升学生的学习兴趣。

摘要：计算机数字视频信号处理过程,是为了解决数字视频信号处理中数据压缩、信号增强、特效添加等问题。分析发现,在计算机数字视频信号处理阶段,PLD技术根据具体需求设计和定制滤波、编码、解码、像素处理等方案,可以快速准确地进行信号处理,提高视频质量的效果。

摘要：随着军用无人机等航电系统不断朝着小型化、智能化、综合化的方向发展,如何有效满足装备的低SWaP(Size,Weight and Power)要求成为一大难题。介绍了某型宽带综合化数字预处理模块的研制,利用“裸芯片+高密度基板”系统级封装(SiP)的方式对信号处理平台(DSP、FPGA、SerDes和DDR芯片)进行集成,替代目前业界普遍采用的“封装芯片+印制板+平面集成”的传统方式,实现宽带综合化数字信号处理模块的高密度集成。在主要性能指标(可编程逻辑资源、定点处理能力、浮点处理能力、数据传输速率)不变的情况下,使得信号处理模块的面积降低为45 mm×45 mm,重量降低到103 g。

摘要：随着气象雷达技术的快速发展,对信号处理相关技术提出了更高的要求。针对某型脉冲多普勒天气雷达信号处理的技术要求,对信号处理/监控分系统中的NDSP板进行了相关设计。NDSP板采用DSP和FPGA作为主要功能芯片,集成了光纤接口、网络接口、静态随机存取存储器、同步动态随机存取存储器等。在NDSP板中,实现了滤波、数字视频积分处理、脉冲对处理、快速傅立叶变换、解速度模糊、解距离模糊、大动态拼接、信号处理自检等功能。通过在脉冲多普勒天气雷达整机上进行测试和连续运行,NDSP板能满足信号处理相关技术指标要求,并具有集成度高、性能稳定、故障率低等特点。

摘要：本文提出了一种基于深度学习的新型系统识别方法,旨在解决传统信号处理方法在特征提取和模式识别方面的局限性。通过引入卷积神经网络(CNN)模型,该方法能够自动学习和提取信号中的关键特征,并实现高效准确的系统识别。本文详细介绍了所提出方法的网络结构设计、数据准备与预处理、模型训练与优化等关键环节。通过与传统方法的对比实验,证明了该方法在识别准确率和效率方面的显著优势。本文的研究成果为深度学习在信号处理领域的应用提供了新的思路,具有广阔的应用前景。