论文研究-基于RS-ANFIS的雷达抗干扰性能评估方法.pdf,  雷达抗干扰性能评估是雷达系统研制、引进、装备过程中必要的环节. 如何综合评估复杂电磁环境下的雷达抗干扰性能评估已成为研究的重点. 针对现有雷达抗干扰性能评估方法的特点和局限性, 提出了一种基于粗糙集-自适应神经网络模糊推理系统(RS-ANFIS)的性能评估方法. 首先, 针对原始样本数据的不完备性和不确定性, 采用粗糙集理论对原始样本数据进行数据归一化、 离散化、属性约简处理, 并得到覆盖原始样本特征的最小规则集. 其次, 建立了基于ANFIS的Sugeno型性能评估模型, 设计了评估变量的隶属度函数和推理规则, 确定了评估网络各层输入输出关系以及网络学习算法. 最后, 以12组雷达抗干扰性能评估指标为例进行算法模型验证, 表明了方法的可行性和模型的有效性. 实验结果表明, 该方法能够有效改进网络结构, 提高雷达抗干扰性能评估结果的可信度.

本书是一本专门针对系统设计和分析实际问题提供有用、注重实效的解决方案的专业图书。其在第1版原有内容的基础上，增加了城市环境中的信号传播、信号检测、CDMA盲估计、UWB信号检测与干扰等新内容。全书系统介绍了现代通信，包括跳频、直接序列扩频、CDMA、UWB等干扰技术，给出了详细的理论分析及其仿真结果。另外，书中有大量的数学公式，但推导很少，同时省略了定理证明

GPS抗干扰天线仿真，程序生成模拟的加噪声加干扰的GPS信号，最后通过算法验证算法有效

针对存在不确定外部扰动的三轴稳定卫星姿态跟踪问题，仿真了一种反步自适应滑模控制方法，达到了要求。卫星模型依据文档搭建，控制方法参照刘金锟《滑模变结构控制MATLAB仿真》第六章内容。

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基本部分：1）生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6 种通信干扰信号；2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN 或者SVM 机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。 实验主要完成了三部分工作。 1. 通信干扰信号的生成。对6种干扰信号进行了仿真。 2. 特征参数的提取和讨论。对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。 3. 基于特征参数的分类。选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。

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本文阐述了扩展频谱通信技术的理论基础和实现方法，并通过MATLAB提供的Simulink仿真平台对直扩通信系统进行了仿真，详细讲述了各模块的设计。

1.扩频通信变换域抗干扰技术 2.给信号加单音和多音干扰测试误码率 3.不同Eb/n0下的仿真曲线，仿真时间略长(2h)，可以增大步长减少时间