无人机技术基础

为了抑制接收信号中的高斯噪声和窄带干扰,在进一步分析边带相关置换(SCR)算法的基础上,提出了一种新的高斯噪声和窄带干扰抑制算法———循环边带相关置换(CSCR)算法 。 CSCR算法将 SCR思想引入循环谱相关理论中,利用循环谱相关可有效抑制高斯噪声的技术优势,在接收信号的谱相关密度函数中用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值来重构期望信号,从而实现了高斯噪声和窄带干扰的同时抑制 。该算法对谱相关密度谱对称的调制方式均适用 。通过对 2PSK信号的计算机仿真表明,循环边带相关置换算法可以有效抑制高斯噪声

在对窄带干扰(NBI)进行时频特性分析的基础上,提出了一种利用小波变换进行NBI抑制的方法。该方法首先把回波数据的频谱变换到多分辨的小波域中;然后在小波域中采用恒虚警概率方法对小波系数进行干扰识别和干扰抑制;接着把干扰抑制后的数据变换到原始回波数据域,利用常规的SAR成像算法进行成像处理;最后得到清晰的SAR图像。与其他窄带干扰抑制算法相比,该算法在干扰抑制过程中对有用信号造成的损失较小,并且可以有效地抑制时变的NBI。结合仿真和实测数据的处理,经过实验分析,验证了该方法的有效性。

本文首先对 GNSS 的定位原理进行介绍，然后研究分析了多种欺骗干扰的原 理以及所采取的干扰策略，明确了在不同功率策略下欺骗干扰的作用过程，并对 欺骗干扰对接收机的影响进行具体的阐释。

根据 NovAtel OEM6 接收机接收的星历参数，计算在轨卫星位置；联 合实测的卫星伪距数据，用 C 语言建立解算模型，分别用最小二乘法以及卡尔曼 滤波求解用户位置。结果表明，这两种方法算出的定位精度不高。为了提高精度， 本文将容积卡尔曼滤波算法引入用户位置求解流程。结果证明，用 C 语言建立的 容积卡尔曼滤波解算模型，能够提供比最小二乘法和卡尔曼滤波更高的定位精度。

　　开关电源产生的干扰，按噪声干扰源种类来分，可分为尖峰干扰和谐波干扰两种；若按耦合通路来分，可分为传导干扰和辐射干扰两种。使电源产生的干扰不至于对电子系统和电网造成危害的根本办法是削弱噪声发生源，或者切断电源噪声和电子系统、电网之间的耦合途径。

针对传统电磁干扰源定位方法定位误差较大的问题，提出基于卡尔曼滤波的无线电台电磁干扰源定位方法。根据无线电台信号传输波束覆盖范围，确定干扰源经纬度定向，将卡尔曼滤波方法应用到干扰源定位过程中。通过状态方程离散化结果获取差分方程，估计该状态的滤波增益矩阵，计算预测误差的方差矩阵，递推计算得到状态估计值。依据能量压制度、时域吻合度、频域吻合度和空域吻合度分析干扰源定位要素，确定电台无线传输线路增益与干扰源指向关系，计算有效干扰距离，完成无线电台电磁干扰源定位。在测试参数支持下，将两种方法对比分析可知，该方法在无异常误差情况和有异常误差情况下定位误差都相对较小，为无线电台正常运行提供支持。

数字通信原理

对CAN总线中常见的几种干扰情况，以及产生干扰的原因进行解释和问题处理

文件名：超级加花器 -简而言知就是给程序添加花指令 -加花（也就是给程序添加乱指令/废指令，用于免杀，干扰杀软扫描，防止程序被破解等实用功能）