对消系统

2024-10-12

对消系统（共9篇）

对消系统篇1

0引言

电子干扰机中侦察接收和干扰发射之间存在着信号耦合,如果耦合到接收端的干扰发射信号功率大于接收灵敏度,就会发生收发自激。如何使干扰发射机的发射信号不影响自身侦察接收机的正常工作,这就是干扰机的收发隔离问题[1]。收发隔离一直是困扰有源干扰系统的难题,也是衡量干扰设备干扰性能的一个重要指标。收发隔离不好,轻则降低侦察接收机的灵敏度,减小侦察作用距离;重则使干扰机自发自收,形成自激励, 无法检测雷达信号。

传统解决收发隔离的主要技术有时间隔离、空间隔离、极化隔离、灵敏度-发射功率控制和对消隔离等[2]。近年来,有源自适应对消技术被提出并广泛研究,即在电子干扰机侦察接收之前增加一个收发隔离系统,通过干扰对消技术,自动地消除了己方干扰信号,保存了有用的敌方雷达信号。这种方法利用相关对消原理,对干扰信号具有识别能力,即使在频谱重叠的情况下,亦能消除进入接收通道的干扰信号,并保存有用信号,以达到提高干扰机收发隔离度的目的。

干扰对消技术的核心问题就是系统辨识,即要找到一个能很好拟合干扰耦合通路的系统模型,才能够使该模型的输出最佳逼近侦察接收机收到的自身干扰信号,从而最大程度地消除干扰。文章介绍基于系统辨识的干扰对消算法,从理论上对算法进行优化。然后将该算法应用于硬件实现和实验,鉴于硬件资源有限,提出近似处理方法。实验结果表明,该算法干扰对消效果明显。

1干扰对消系统辨识原理

雷达对抗中干扰对消的目的是除去干扰机发射的干扰信号,通过耦合通路耦合到自身侦察接收机的部分,如果能够找到一个等价的系统模型来拟合未知的干扰信号耦合通路,使得在输入为发射的干扰信号时,输出响应为通过耦合通路耦合到自身侦察接收机的干扰信号,然后在侦察接收机前端减去这个响应信号,即实现了干扰消除。这就是基于系统辨识的方法来实现干扰对消的工作原理。干扰对消原理框图如图1所示。

相对于一般的干扰系统来说,干扰对消系统增加了一个参考通道,由信号主通道的求和器和参考通道的滤波器组成了干扰对消器,完成干扰对消[3]。主通道的输入信号d(n)不仅包含有用信号s(n),还包含干扰信号x0(n),它是干扰机输出的干扰信号经延迟和衰减后进入接收机的。参考通道的作用在于检测干扰机发射的干扰信号x(n),由于传输路径不同,参考通道检测到的干扰x(n)与主通道接收到x0(n)的干扰是不相同的,但它们均来自同一干扰源,所以二者是相关的。将检测到的干扰信号x(n) 通过滤波器进行调整,使调整后的参考信号y(n)在某一最佳准则下,最接近主通道的干扰信号x0(n), 然后经过求和器使2个通道的信号相减,将主通道干扰信号x0(n)对消掉。然后将剩余信号作为接收到的敌方雷达信号,对其再进行转发干扰信号处理, 以产生压制式或欺骗式干扰。

2系统辨识

系统辨识是一个范围很广泛的论题,任何系统, 包括工程领域中的控制系统、通信系统、信号和信息处理系统等,都有系统辨识的问题。常用的是从输入和输出数据中辨识系统的模型,常见的有限冲击响应(FIR)滤波器模型如图2所示。

输入u(n)是已知的,用来 “探测”系统。事实上,在输出端观测的序列用来估计等效的FIR滤波器的冲击响应。然而在实际中,输出受到噪声污染。假定u(n)是在n =0,1,…,N -1时提供的,输出是在相同区间上观测到的,则有式(1):

噪声污染输出数据的模型如图3所示。

假定当n<0时,u(n)=0。使用矩阵形式表示:

假设噪声w(n)是高斯白噪声,根据统计信号知识[4]可知,

那么将是最小方差无偏估计量。而且,的协方差将是I-1(θ)。对于(2)式的线性模型，为了确定这个条件是否满足,则有:

使用恒等式:

如果A是对称矩阵,则有:

假定HTH是可逆的,则有:

如果令

显然(8)式与(3)式相同,因此,θ的最小方差无偏估计量由(9)式给出。由CRLB定理可知接近于真值。系统辨识的关键问题是如何选择探测信号u(n),已经证明信号应该选择为伪随机噪声[5](PRN)。为了使最小方差无偏估计量方差最小, u(n)应该选择成使HTH为对角矩阵,这是用PRN序列作为输入信号时应满足的条件,但是实际的PRN序列是不可实现的[6],这里采用宽带的线性调频信号作为输入信号,因HTH为对角矩阵。在采样率为2 000Hz的条件下不同带宽测试信号所对应的系统估计误差如图4所示(加性噪声信噪比为0dB)。

对于采样率为fs的系统,只有当测试信号为带宽fs的复线性调频信号,构造的矩阵HTH才是对角矩阵。而在物理实际中,这样的信号无法实现,甚至根据奈奎斯特采样定理而得到的极限带宽fs /2也难以实现,一般只能达到(2/ 5)fs。从图4可以看出,由于B-Δ曲线是B的凸函数,Δ 随着B的增加而陡降,当B =(2/ 5)fs时,测量误差是理论极限B =fs的25 489倍,相差极大,此缺陷是单次测量无法克服的。为了使更加逼近于真值,在测试信号的带宽小于fs /2 ,可以采用多次取平均的方法,对系统函数测量N次,每次测得的系统函数为根据多次实验发现,真值θ在环境条件不变的情况下趋于稳定,因此每个都是同一个θ 的观测值,据此,改进的由(11)式给出:

3干扰对消

为了验证干扰对消算法的有效性,进行干扰对消实验,实际采集收发数据根据算法模型进行干扰对消。实验场景为室内环境,天线安装方式固定,天线指向墙面,耦合路径包括:直接耦合、发射天线旁瓣经过反射到达接收端的耦合、主瓣经过反射后到达接收机的耦合等这几个主要的耦合通道。实验场景图如图5所示。

(1)进行射频输入输出短接实验,在完全线性条件下验证干扰对消算法。干扰机DA单元产生50~300MHz宽带信号,经过线馈输入到干扰机AD单元,采集数据构建数学模型,利用干扰对消算法估计出对消滤波器系统函数。然后将滤波器系统函数下载到硬件平台,生成对消滤波器。接下来进行实验验证对消滤波器的对消效果。点频150MHz信号由信号源输入,干扰机DA单元产生50~300MHz的宽带信号,宽带信号基本被完全消除,而接收到的点频信号未受影响。对消前后效果如图6所示。

(2)进行射频实验,在非线性条件下验证干扰对消算法。干扰机接收信号源辐射的240MHz点频信号,干扰机对信号进行处理,叠加双边带400kHz的频偏,然后经过天线发射。由于天线的非线性以及干扰机本身的滤波器和放大器影响, 整个系统的非线性特性更强。经过实验采集数据建立数学模型,估计出的对消滤波器系统函数如图7所示。

从图7可以看出,系统函数远端的系数明显增大。由于硬件资源有限,取其中能量最大的161~ 320阶这段区间,作为滤波器的系数下载到硬件平台,系统函数在0~160阶之间硬件采用延时来实现,生成对消滤波器。

(3)进行实验验证对消滤波器的对消效果 , 从图8可以看出干扰机接收到的240 MHz点频信号基本未受影响,而产生的400kHz频偏的干扰信号可以抑制30dB。对消前后效果如图8所示。

由于系统的非线性及环境噪声的影响,会降低系统函数估计的准确性,减弱对消效果。鉴于硬件资源的限制,滤波器的阶数有限,通过延迟处理在保证160阶滤波器的前提下,干扰对消效果能达到20~30dB。

4结束语

针对干扰机收发隔离问题,文章介绍基于系统辨识的干扰对消算法,从理论上对算法进行优化。然后将该算法应用于硬件实现和实验,鉴于硬件资源有限,提出近似处理方法。实验结果表明,该算法干扰对消效果明显,可以有效地提高干扰机的收发隔离度。

文章介绍的干扰对消算法是基于线性方式下的滤波器,由于现实系统的非线性,采用非线性方法对消效果将会更加显著。非线性滤波值得我们继续深入研究,如粒子滤波、同态滤波等方法,探究非线性方式下对消算法,最终在硬件实现,使干扰机系统更加适应复杂电子战环境,提高电子对抗系统的对抗效果。

摘要：针对干扰机收发隔离问题,文章介绍了基于系统辨识的干扰对消算法,从理论上对算法进行优化,并将该算法应用于硬件实现和实验,鉴于硬件资源有限,提出近似处理方法。实验结果表明,该算法干扰对消效果明显,可以有效地提高干扰机的收发隔离度。

关键词：收发隔离,系统辨识,干扰对消

对消系统篇2

处领导：

消防队现使用的消防车云D44802于2010年进行了维护.现车辆运行状况存在一定问题及故障,需进行二次维护保养.维修部位为：四轮保养、更换发动机机油、检修增压机、前、后压箱、离合器、皮带压紧轮响、电路仪表、水泵压力表、真空表、水泵漏水、左小水枪、汽车仪表、灯光、更换小灯总成、修复后照灯、挡泥板修复补漆、车顶边杆修复、玻璃摇柄、玻璃压条。维修费用预计：捌千余元（8000余元），特请示保卫处对消防车辆进行维护保养。

当否

请批示

对消毒工作的认识误区篇3

消毒工作是净化环境,切断传染源的一个最重要和行之有效的办法。在畜禽养殖中,尽管有时没有发生疫病,也应消毒。如果不及时消毒,净化环境,环境中的病原体就会越积越多,达到一定程度时,就会引发疫病流行。另外,消毒次数和消毒强度不够,不能进行定期预防性消毒,就不能有效减少和控制饲养环境中病原微生物的数量,就有可能暴发疫病。所以未发生疫情也应做好消毒工作,并且贵在坚持,持之以恒。

2 已经搞好消毒就不会再发生传染病

消毒预防是疫病防治的关键措施之一,但不是唯一措施。有许多消毒工作存在消毒盲区,即使再严密的消毒措施也很难彻底消灭病原微生物,切断传播途径,病原体仍可以通过空气、飞禽、老鼠等媒介进行传播。因此,除了进行严密的消毒外,还要有计划地进行免疫接种和药物预防。

3 随便使用哪种消毒剂都可以

消毒效果的好坏与使用的消毒剂有直接关系,许多消毒剂都有不同程度的消毒缺陷,要么不稳定,消毒作用时间短,要么杀菌能力强,但对病毒无效。如广泛使用的季铵盐类消毒剂虽然有很强的杀菌能力,但因为没有杀病毒的能力,因而成为有缺陷的消毒剂。所以评价消毒剂好坏不能单看它的杀菌能力,而是要看它有没有杀菌、杀病毒的综合能力。

4 消毒浓度越高,消毒效果越好

消毒浓度是决定消毒液杀菌(毒)力的首要因素,但也不是唯一因素,也不是浓度越高越好,如96%以上酒精不如70%酒精的杀菌效果好。影响消毒效果的因素很多,要根据不同的消毒对象和消毒目的选择不同的消毒剂,选择合适的浓度和消毒方法等。消毒剂对动物多少有点影响,浓度越高对动物越不安全,搞好消毒工作的同时还应时刻关注动物的安全。只要按推荐浓度使用,就能保证消毒效果虽然消毒浓度够了,但在使用时常常忽视消毒药的用量。如果使用的剂量不够,就存在消毒的盲区,消毒效力就不会均匀,只能是不完全的消毒。在使用合理消毒浓度的同时,还应充分地湿润被消毒的物体,这样才能保证消毒效果。

5 多种消毒药混合使用,消毒能力增强

采取一些组合消毒办法可以使消毒能力增强,如复合酚类和季铵盐类的消毒剂配合使用,醋酸的消毒效果会增强,戊二醛类的消毒剂在碱性环境中的消毒能力大大增强。但不科学的混合使用消毒剂,或消毒剂与清洁剂合用,反而消毒效果差。应根据具体情况选择不同的消毒剂组合。

6 高浓度或长期饮水消毒,猪只肠道疾病会减少

适当地用能进行饮水消毒的消毒剂对预防猪只肠道疾病有一定的作用,但高浓度或长期使用饮水消毒,会打破猪只肠道正常菌群的微生态平衡,导致消化机能紊乱,甚至导致畜禽中毒,得不偿失。

7 消毒前可不做清洗

清扫工作彻底清洗和清扫被消毒物体是有效消毒的前提。否则粪、尿、血液、体液等有机物的存在,必然会影响消毒效果,并且彻底清洗和清扫会大大降低消毒剂的使用量,降低消毒成本,会减少消毒盲区,达到彻底消毒的目的。

8 空栏消毒是关键,带猪消毒可有可无,人体就更不用消毒

猪体自身是排出、附着、储存、传播病原微生物的根源,只消毒圈舍和设备,不消毒猪体,就难以净化饲养环境。消毒留有死角,也就控制不住疫病的传播。人体带毒包括鞋底带毒也是一个重要的传染源,因此进入猪舍的人员,都必须更换工作服、鞋帽和进行消毒。

9 长期使用单—消毒剂

对消系统篇4

自适应噪声对消在抑制振动干扰中的应用

摘要：现实生活中存在大量非平稳随机振动干扰信号,将它们从有用信号中滤除具有十分重要的意义.介绍自适应信号的处理方法及其在抑制振动信号中的应用,并采用自适应噪声对消处理的.方法对振动干扰进行对消处理.用MATLAB进行仿真验证的结果表明:自适应噪声对消在处理因振动干扰而产生的非平稳随机信号时,具有可行性,消噪效果较好.作者：谭玉芳杨方 TAN Yufang YANG Fang 作者单位：东北农业大学工程学院,哈尔滨,150030期刊：农业科技与装备 Journal：AGRICULTURAL SCIENCE & TECHNOLOGY AND EQUIPMENT年，卷(期)：,“”(2)分类号：X839.1关键词：振动信号自适应噪声对消 LMS算法 MATLAB仿真

社会结构对消费结构的影响分析篇5

关键词：社会结构,消费结构,人均消费水平,社会财富

当人类进入21世纪, 中国站在新的历史起点上, 经过改革开放三十余年的伟大实践, 中国经济建设取得了巨大成就, 经济体制和社会体制改革大大加快了社会形态由农业社会向工业社会、农村社会向城市社会、传统社会向现代社会的转型。与此同时, 社会结构发生了深刻变化, 现代社会结构体系已基本形成。伴随着社会结构的变化, 中国社会的消费结构也随之发生了巨大转变。

一消费结构与社会结构的关系

消费结构与社会结构具有内在联系性。按照马克思理论的解释, 消费分为生存性、发展性和享受性三种层次。最低层次的消费是纯粹的物质消费, 只看重物品的使用价值, 以维持人们的基本生存需要;第二个层次是交换价值的消费, 即商品的含金量, 以证明自己的购买能力, 炫耀自己的金钱和富有;最高层次的消费则是对商品符号价值的消费, 即在消费中突出商品的符号价值, 以表现自己的个性和品位。消费的这种层次性与社会成员的分层结构是高度相关的。对于社会地位较低的阶层来说, 他们的消费可能主要用于满足基本生存需要, 更看重的是消费的使用价值和交换价值。而对于社会地位相对较高的阶层来说, 他们的消费则更多地用来满足发展和享受性需要, 更看重的可能是消费的符号价值, 如道格拉斯和伊舍伍德就认为, 消费者的阶级定义与三类商品的消费有关:第一产业相应的主类消费 (如食物) ;第二产业相应的技术类消费 (如旅游与消费者的资本装备) ;第三产业相应的信息类消费 (如信息商品、教育、艺术、文化和闲暇消遣) 。在社会结构底层, 局限于主类消费, 在社会上层成员的消费则更多转向第二、第三类消费, 所以, 消费的分化与社会阶层结构具有很强的关联性。居民消费结构的变迁实际上是社会阶层结构的变化, 以及不同阶层的消费结构变化的体现。

二我国居民消费结构的变迁

新中国成立以来, 我国实行了“高积累低消费”的发展战略;在消费与积累的关系上, 重积累轻消费, 城乡居民的消费被压缩在维持基本生存的水平上。改革开放以后, 随着经济的迅速发展和分配方式的多元化, 城乡居民的消费水平快速提高, 逐步从温饱走向小康和富裕。

中国居民消费结构的变迁与改革政策、社会结构分化紧密联系在一起, 改革政策的推进在很大程度上推动着社会结构的变化和消费结构的变迁。根据我国改革进程、社会分化、城乡居民的消费水平和消费领域的阶段性特点。居民消费的变迁可以分为四个阶段。

1. 城乡居民基本温饱问题的迅速解决 (1978~1991)

改革开放以后, 从1978~1984年短短几年时间里, 城乡居民基本摆脱了贫困, 解决了温饱问题, 1984年农村居民的恩格尔系数下降到59.2%;城镇居民恩格尔系数下降到58%。这一阶段是我国城乡收入差距和消费差距逐步缩小的阶段, 改革初期, 市场经济的引入带来了一定的平等化的效应。经济社会地位较低的农民, 城市边缘群体的生活水平有较大幅度的提高。我国城乡差距在1984年达到最小 (收入比为1.7∶1) 。

2. 城乡居民生活的平稳提高和初步分化 (1985~1991)

这一阶段, 改革重心从农村转向城市, 城镇收入分配制度开始向个人倾斜, 在收入快速增长和城镇计划体制下的高福利支持下, 城镇居民的消费水平迅速提高, 但是消费结构变化不大, 呈现出高福利支持下的刚性特点。人均消费从1985年的802元提高到1991年的1952元, 生活质量大幅度提高, 但是恩格尔系数反而从1985年的52.25%上升到1990年的54.25%。就整体而言, 这一阶段居民收入和消费还处于初步分化期, 富有群体的总体数量还比较小。城乡居民在收入增长的同时消费支出也在增长, 收入增长的部分基本上被不断增长的消费所抵消。

3. 城乡居民消费水平继续提高和快速分化 (1992~1996)

1992年以后, 我国改革开放进入一个新的阶段。一系列的深化改革对城乡居民的生活产生了极大的影响。改革不仅是一个解放生产力的过程, 也是一个利益分配格局大调整的过程。这一阶段, 城镇居民消费水平快速提高, 消费结构变迁加快。1992~1996年, 城镇居民支出从2356元增长到15620元。城镇居民的非商品性支出大幅度增长, 但农村居民消费缓慢提高。这一阶段, 农民收入增长缓慢, 农民税费负担沉重, 城乡差距进一步拉大。

4. 城乡居民消费结构升级和消费阶层化 (1997年至今)

1997年以来, 消费市场从卖方市场走向买方市场, 当前我国已经进入了大众消费时代, 普通民众的消费要求也逐渐多元化。从专有消费到大众消费, 是从传统农业社会向现代工业社会过渡过程中的一个显著变化。居民恩格尔系数快速下降, 2009年城镇居民恩格尔系数35.7%, 农村居民恩格尔系数下降为43%。城镇居民的消费结构升级加快。

三中国社会消费结构已经发生深刻变化

改革开放三十余年, 中国居民消费结构从生存型、温饱型走向小康型、富裕型, 推动消费结构变迁的主导力量发生了重要变化, 消费的功能更加多样化, 消费表示功能逐渐增强。恩格尔系数不断下降, 虽然与发达国家30%以下的水平仍然有距离, 但意义重大, 表明在消费结构中食品等基本生活消费支出的比例稳步下降;科技文卫等消费支出比例正在不断提高, 消费结构正在不断升级, 越来越显现出现代社会消费结构的重要特点。

参考文献

[1]陆学艺.当代中国社会阶层研究报告[R].北京:社会科学文献出版社, 2002

对消系统篇6

1.参照群体的定义。Hyman (1942) 在调查个体感知自我地位位置时, 将个体与参照群体、参照个体及参照类别进行对比;Park和Lessig (1977) 认为参照群体是对个体的信念、态度以及决策产生关键影响的, 个体在确定决策标准时所参照的实际或想象中的个人或群体;Escalas和Bettman (2003) 认为参照群体是对消费者来说很重要的社会群体, 消费者会将自己的行为与该群体进行比较。

2.参照群体的影响作用。Park和Lessig (1977) 明确提出了参照群体的三种影响:信息性影响 (informationalreference group influence) 、功利性影响 (utilitarian reference group influence) 以及价值表达性影响 (value—expressive reference group influence) 。

信息性影响是指消费者在决策时往往面临不确定性, 出于规避风险的动机, 个体一般会从参照群体那里获取消息以降低决策的不确定性。功利性影响是指消费者总是处于一定的社会环境之中, 因此会感受到来自周围群体的压力, 并被迫在消费选择或决策中遵从某些规范。价值表达性影响指个体都有提升或认同自我概念的动机, 这样的个体会向积极的群体倾斜, 而对消极的群体疏远。

二、消费情境与认知风格的界定

1.消费情境的界定。在不同的消费情境下, 参照群体对消费者的影响程度不同。基于研究需要, 本文将消费情境区分为公开消费情境与私下消费情境, 其中公开消费定义为其他人对你所拥有和使用的产品是知觉的, 他们可以识别你所使用的品牌, 本文采用购买外套作为公开消费的情境;私下消费的定义为使用和消费产品和品牌是在非公共环境下, 除了最亲密的家人外, 其他人不知道你拥有和使用该产品和品牌, 本文采用购买内衣作为私下消费的情境。

2.认知风格的界定。认知风格又称为认知方式、认知模式, 是由Allport在1937年首次提出的。Allport将认知风格定义为“个体在感知、记忆、思维和问题解决过程中经常采用的、习惯化的方式, 是个人独特的或是习惯性的加工信息、解决问题、知觉和记忆的模式。”

关于认知风格类型的研究层出不穷, Witkin场依存-场独立型认知方式的研究最为典型, 而且被广泛应用于认知方式的研究中。Witkin在实验的过程中发现, 有的个体知觉容易受到身体内部线索的影响, 能比较独立地对事物做出判断, 即场独立, 而有的个体知觉容易受到周围环境的影响, 倾向于依靠外在参照来作为决策的依据, 即场依存, 并且这种差异存在明显的自我一致性, 因此Witkin提出了场依存-场独立认知风格的分类。本文中也采用场依存-场独立型的分类来对认知方式进行划分。

三、参照群体对消费决策影响的差异研究

1.研究假设。参照群体对消费决策的影响会受到消费情境与认知风格的影响, 因此本研究提出如下假设:

H1:参照群体对消费决策有影响, 并且在不同消费情境下, 这种影响存在差异;

H2:对于不同认知风格的个体, 参照群体对消费决策的影响存在差异。

2.被试。本研究选取大学二年级和三年级学生作为被试, 其中男生142名, 女生158名, 共300名。实验完成后, 剔除不合格数据, 最终获得有效数据285份。通过镶嵌图形测验结果对被试进行筛选, 得分较高的27%被试可以认为是场独立个体, 得分较低的27%的被试可以认为是场依存个体, 对上述场依存和场独立被试的测验成绩进行差异检验, 得到t (155) =-40.686, P=0.000<0.01, 结果表明场依存和场独立被试的得分存在显著差异。根据镶嵌图形测验的结果, 最终确定场依存被试77名, 场独立被试80名, 其中男生70名, 女生87名。

3.实验材料。

(1) 镶嵌图形测验。镶嵌图形测验 (EFT) 是要求被试在一个复杂场景中把指定的简单图形提取出来, 根据被试的成绩来判定场依存者和场独立者。本文中使用张厚粲教授修订的镶嵌图形测验对认知风格进行测定, 其信度达到0.90, 效度为0.49。

(2) 参照群体影响测量量表。本文对于参照群体影响的测量使用Park和Lessig所开发的三维度量表, 采用Likert7级量表, 1分表示基本无影响, 7分表示影响非常强烈。

4.数据分析。

(1) 参照群体对消费决策的信息性影响研究。在公开消费情境下, 消费者所受到的信息性影响均值为4.28, 在私下消费情境下, 消费者所受到的信息性影响均值为3.62, 二者存在明显的差异。并且场依存型消费者信息性影响均值为4.13, 场独立型消费者信息性影响均值为3.72, 也有着较大的差异。对不同消费情境与认知风格下, 参照群体对消费决策的信息性影响进行方差分析发现, 不同的消费情境下信息性影响的差异显著 (F=24.06, P=0.000) , 不同认知风格下信息性影响差异显著 (F=5.66, P=0.020) , 但是消费情境与认知风格的交互效应不显著。

(2) 参照群体对消费决策的功利性影响研究。在公开消费情境下, 消费者所受到的功利性影响均值为4.57, 在私下消费情境下, 消费者所受到的功利性影响均值为4.23, 二者存在较大的差异。且场依存型消费者所受到的功利性影响均值为4.65, 场独立型消费者所受到的功利性影响均值为4.13, 也存在较大差异。在对不同消费情境与认知风格下功利性影响进行方差分析发现, 不同的消费情境下功利性影响的差异显著 (F=6.38, P=0.012) , 不同认知风格下功利性影响差异显著 (F=5.19, P=0.024) , 同时消费情境与认知风格的交互效应也显著存在 (F=6.70, P=0.011) 。

(3) 参照群体对消费决策的价值表达性影响研究。公开消费情境下, 参照群体对消费决策的价值表达性影响均值为4.22, 而在私下消费情境下价值表达性影响均值为3.89, 二者存在一定的差异。但是场依存型消费者所受到的价值表达性影响均值为4.15, 场独立型消费者所受到的价值表达性影响均值为3.93, 二者的差异相对较小。在对不同消费情境与认知风格下消费者所受到的价值表达性影响进行方差分析发现, 不同的消费情境下价值表达性影响的差异显著 (F=10.06, P=0.002) , 但不同认知风格下价值表达性影响差异不显著 (F=0.13, P=0.720) , 同时消费情境与认知风格的交互效应也不显著 (F=0.17, P=0.685) 。

四、结论

(一) 研究结论

结论一:参照群体对消费决策有影响, 并且这种影响在不同消费情境下存在显著差异。本研究发现, 消费者在公开消费情境与私下消费情境下受参照群体的信息性影响差异显著, 且在公开消费情境下消费者更易受到信息性影响;消费者在公开消费情境与私下消费情境下受功利性影响也存在显著差异, 且在公开消费情境下消费者受到功利性影响更大;在价值表达性影响方面, 也存在同样的差异。

结论二:不同认知风格个体在消费决策时受参照群体的影响在信息性影响和功利性影响两方面存在显著差异, 场依存型消费者受参照群体影响较场独立型消费者更大;不同认知风格消费者在受价值表达性影响方面没有显著差异;同时, 消费情境与认知风格对消费者受参照群体的功利性影响存在交互效应。

(二) 研究局限和未来研究展望

本研究选取大学二三年级的学生作为被试, 他们的优势是心智已经成熟, 可以很好地理解材料的内容, 并且所接触的社会环境相对单一, 经验的影响相对较小, 可以尽量避免利用经验来弥补在决策过程中由于不同认知风格所带来的不足。但是, 正是被试的这种单一性, 造成了本研究的局限, 在将本研究结果推广到其他群体时, 必然会带有一定的风险。因此未来的研究中, 可以针对各类型群体分别展开。

同时, 本文在模拟消费情境时仅选择了公开消费及私下消费两种, 在区分不同的消费者时仅选用了认知风格这一个变量, 但实际的消费情境远比试验所用的两种情境复杂, 用于区分消费者的变量也不止认知风格这一种。未来的研究可以围绕具体的消费情境进行展开。

摘要：在进行消费决策时, 消费者往往依赖于一些启发式思考做出相对容易的判断。参照群体作为影响个体态度和行为的群体, 经常被消费者用来作为购买评价、判断和决策的外部线索和启发思考的对象。文章从信息性、功利性和价值表达性三个维度测度了参照群体对消费决策的影响, 并引入消费情境与认知风格两个因素, 在公开与私下消费情境下分别探讨了参照群体对消费决策的影响, 分析了不同认知风格消费者受参照群体的影响之间存在的差异。

关键词：参照群体,认知风格,消费情境

参考文献

[1]贾鹤, 王永贵, 刘佳媛, 马剑虹.参照群体对消费决策影响研究述评[J].外国经济与管理, 2008 (6)

[2]姜凌, 王磊.消费者产品购买决策中不同类型参照群体影响力比较研究[J].华东经济管理, 2010 (6)

[3]伟强, 于春玲, 赵平.参照群体类型与自我一品牌联系[J].心理学报, 2009 (2)

[4]剑渝, 杜青龙.中国文化背景下消费价值观差异视角的参考群体影响研究[J].消费经济, 201l (1)

[5]承磊, 李秀荣.参照群体对冲动性购买行为的影响[J].山东财政学院学报, 2010

对消系统篇7

无线通信系统常常要求天线具有一定的主瓣宽度、特殊的主瓣形状和低的旁瓣电平。在经典的阵列天线理论中,C.L.Dolph用Chebyshev多项式推导出了使均匀线阵在给定副瓣电平的情况下,产生最窄主瓣宽度的权值,加权后可得到均匀的副瓣电平方向图。Surean和Keeping是最早用自适应天线理论来分析天线方向图的,他们应用自适应天线阵列算法,得到分布在圆柱上的阵列的权值。Guo Q等人提出了LCMV-PS[1]的任意阵列天线方向图综合方法,与传统的矢量加权方法相比其具有较小的迭代次数和较好的收敛性。为进一步提高LCMV-PS算法的收敛速度,本文提出了一种基于LCMV-PS的多级维纳对消算法,该算法不仅具有小的迭代次数和较好的收敛性,而且使旁瓣电平压得更低。

1 多级维纳滤波对消

广义旁瓣抵消器(GSC)又被称为多旁瓣抵消器(MSC),是由Howells 于1976年提出的一种最佳波束形成器[2]。MSC提供了波束形成器算法理论框架,它包括一个主信道和多个辅助信道,其中主信道可以是单个高增益天线或者是空间匹配滤波器,具有很强的方向响应,干扰信号从主信道的旁瓣进入阵列;辅助信道主要用于接收干扰信号,通过选择辅助信道的权矢量抵消主信道残余的干扰信号,这就意味着主信道的干扰和辅助信道的线性组合的响应相等,使得合并后系统的总响应在干扰信号方向上接近于零,即对干扰信号形成零陷,MSC的结构示意图如图1所示。由于阻塞矩阵wa难于计算、对干扰抑制能力差、不利于期望信号提取等不足,本文引入了基于多级维纳滤波器的自适应多旁瓣抵消器算法[3,4,5,6,7],在该算法中相关相减算法(CSA)[8]是一种不需计算阻塞矩阵,计算量又得到了降低的MWF算法,CSA结构如图2所示。

CSA的阻塞矩阵为 $B_{i} = Ι - h_{i} h_{i}^{Η} ‚ X_{i} (k) = B_{i} X_{i - 1} (k) = X_{i - 1} (k) - h_{i} d_{i} (k)$ ,可见计算 $X_{i} (k) = X_{i - 1} (k) - h_{i} d_{i} (k)$ 的计算量仅为O(N)。假设在第r级截断,则前r个匹配滤波器构成了多级维纳滤波器的降维矩阵 $Τ_{r} = [h_{1}, h_{2}, \dots h_{r}]$ 。CSA的递推算法如表1所示。

由表1的算法流程,可计算出图2的各个参数,令h0为期望信号的方向向量,即a(φs)。ε0(k)中基本滤去了干扰方向的信号,则期望信号的协方差矩阵为RSd≈E[(h0e0)(h0e0)H] 。

定义:

$\begin{array}{l} d^{(r)} (k) = [d_{1} (k) d_{2} (k) L d_{r} (k)]^{Τ} = Τ^{(r), Η} X_{0} (k) \\ Τ^{r} = [h_{1} B_{2}^{Η} \dots (\prod_{j = 1}^{r - 1} B_{j}^{Η}) h_{r}] = [t_{1} t_{2} L t_{r}] i = 1, 2 \dots r ‚ (1) \end{array}$

则自适应权值为:

同GSC算法相比,使用CSA-MWF用于波束形成,不需要计算阻塞矩阵,方法简单、计算量小,可适用于任意天线阵型,但它仍然存在着当期望信号的功率较强时,期望信号对消掉的现象。为充分发挥CSA-MWF的优点,又避免GSC算法的缺陷,对CSA-MWF算法进行了以下改进。

阵列接收的数据协方差矩阵为:

$R_{x x} = E [x (n) x^{Η} (n)] \approx \frac{1}{L} \sum_{n = 1}^{L} x (n) x^{Η} (n)$ , (3)

对其进行特征分解,得到期望信号和干扰信号的子空间Usi统称为信号子空间表示为Usi=[u1u2…up],u1u2…up为Rxx的p个大特征值对应的特征向量。对式(2)进行修正得到自适应权值w:

w=h0-UsiUHsiBH0T(r)w $_{a}^{r}$ 。 (4)

2 LCMV-PS算法改进

在LCMV-PS算法的基础上,结合多级维纳滤波旁瓣对消算法,构造如下方向图综合算法:

① 设定主瓣区域[φL,φR]和旁瓣包络D(φi)。设置干扰功率的初始值为f0(φi),如果f0(φi)在旁瓣区域,则f0(φi)=1,若在主瓣区域,则f0(φi)=0,其中i=1,2,…,N,N为每间隔一度均匀分布的干扰数量,即φ1,φ2,…,φN为阵列方向图覆盖区域内的一系列等间隔角度值。而D(φi)为综合方向图的给定参考旁瓣包络。

② 计算第k次迭代的干扰功率fk(φ1),fk(φ2),…,fk(φN) 。当k=0时,设置干扰功率的初始值f0(φ1),f0(φ2),…,f0(φN)。

当k≥1时,则进行以下迭代:

式中,fk-1(φ)为第k-1次迭代中的干扰功率;K为迭代增益; $Ρ_{k - 1} (φ) = | w^{Η} a (φ) |$ 为第k-1次迭代中的方向图,其中w为其相应的加权矢量,a(φ)为导向矢量;Prk-1为旁瓣参考幅值。如果需要进行任意形状旁瓣的方向图综合,只需将上式中的Prk-1利用Prk-1(φ)=Prk-1D(φ)进行替换即可,其中D(φ)为给定的旁瓣包络。

③ 计算数据协方差矩阵Rx。计算第k次迭代时的数据协方差矩阵,可得:

Rx=Adiag[fk(φ1),fk(φ2),…,fk(φN)]AH+Iσ $_{n}^{2}$ , (6)

式(6)中,A=[a(φ1),a(φ2),…,a(φN)]为阵列的方向矩阵;σ $_{n}^{2}$ 为噪声功率是一个很小数;I为单位矩阵,而增加Iσ $_{n}^{2}$ 的目的是用于避免协方差矩阵不可逆。

④ 计算多级维纳滤波对消器的自适应权值。对式(6)进行特征分解,得到期望信号和干扰信号的子空间Usi统称为信号子空间表示为Usi=[u1u2 …up],u1u2…up为是Rxx的p个大特征值对应的特征矢量。将Usi代入到式(4),得到:

wopt=h0-UsiUHsiBH0T(r)w $_{a}^{r}$ , (7)

由式(7)可得到最优的权值。将wopt代入式(5),随着迭代的进行,达到压低副瓣的目的。

3 算法分析

为分析所提方向图综合算法的性能,研究算法的收敛速度、综合误差与迭代次数的关系,作以下仿真实验。仿真条件:以4元均匀面阵为例,假设要求在70°的方向上,波束主瓣的电平值比所有旁瓣高15 dB,初始迭代增益K=0.1。

3.1综合和未综合方向图的差别比较

图3显示了未综合和综合后的方向图的差别。从图3(b)可看出,经过综合后主瓣电平比所有的旁瓣电平高15 dB以上,证明了所提算法具有压低旁瓣电平的性能。

3.2本文算法与LCMV-PS算法性能比较

图4(a)显示了LCMV-PS算法综合方向图随迭代次数的变化。图4(b)显示了所提算法综合方向图随迭代次数的变化。从图4可看出,LCMV-PS算法随着迭代次数的增加,旁瓣电平在下降,经过15次迭代,所有旁瓣电平已下降到-16～16 dB处,而所提算法只经过8次迭代,所有旁瓣电平已下降到-15 dB处。由两者比较结果,验证了所提算法的效率比LCMV-PS算法的效率高而且综合误差更低。

图5显示了2种算法方向图综合误差与迭代次数的关系。随着迭代次数的增加,方向图的综合误差也在下降,所提算法经过8次迭代,误差在-29 dB左右。而LCMV-PS算法则至少需要经过15次迭代,误差才能达到-29 dB左右。由此可知,本文算法的综合精度比LCMV-PS算法的综合精度高。

4结束语

针对由多部某型电台并机工作,合成发射波束的方向图综合问题,在分析LCMV-PS方向图综合算法的基础上,结合多级维纳滤波旁瓣对消的波束合成算法,提出了改进的方向图综合算法。该算法克服了LCMV-PS收敛速度慢的问题,仿真实验验证了该算法具有精度高、运算速度快的特性。

摘要：针对降低天线阵的副瓣电平和优化天线阵的方向性这一问题,在线性约束最小方差(LCMV)算法的基础上,引入了基于多级维纳对消的方向图综合算法。该算法充分考虑综合方向图和参考方向图之间的相对幅度对方向图综合的影响,通过多级维纳对消器输出的最优权值自适应地改变相对幅度,提高了干扰功率的迭代效率,降低了迭代的次数,同时又降低了综合方向图和参考方向图之间的综合误差。由于多级维纳对消器的引入,该算法具有较强的鲁棒性,拓展了方向图综合方法的应用范围和适用性。

关键词：多级维纳对消,LCMV算法,方向图综合

参考文献

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[2]HOWELLS P W.Intermediate Frequency SidelobeCanceller[P].US:3202990,1965.

[3]GOLDSTEIN J S.A Multistage Representation of the WienerFilter Based on Orthogonal Projections[J].Transactions onInformation Theory,1998,44(7):2943-2959.

[4]黄磊.一种低复杂度的信号子空间拟合的新方法[J].电子学报,2005,33(6):982-986.

[5]丁前军.自适应阵列中多级维纳滤波器的有效实现算法[J].电子与信息学报,2006,28(5):936-940.

[6]黄志忠.多级维纳滤波在子空间类测向算法中的应用[J].火控雷达技术,2009,38(1):11-14.

[7]黄庆东.基于多级维纳滤波器的高分辨测向研究[J].西安邮电学院学报,2008,13(3):85-87.

对消系统篇8

自激问题[3]一直是无线直放站应用中的软肋,由于收发信号属于同频信号,接收天线在接收基站侧有用信号的同时,也会接收到发射天线发出的回波信号以及经由山体等障碍物反射回来的多径信号。要是收发天线之间的隔离度不够,将会导致直放站自激,无法正常工作。

为解决自激问题,传统的无线直放站一般采用提高收发天线的距离,采用高前后比的天线,精心调整收发天线的朝向等物理方法,这就意味着架设耗时和安装成本的提高。为此,本文研究的WCDMA直放站回波对消技术,利用数字信号处理技术,跟踪信道特性,产生跟回波信号相同的抵消信号,在源头上解决直放站的自激问题。

1 回波对消的方案设计

以下行链路为例,带回波对消功能的WCDMA直放站的原理图如图1所示。

射频信号经过RF滤波、下变频、AD转换、基带处理、DA转换、滤波,经过功放放大再由天线发射出去。其中关键的ICS模块是在数字中频FPGA与DSP中实现的。

1.1 信道初估计

发射伪随即序列作为训练序列来对信道进行初估计[4]。选取的伪随机序列是由确定方法产生的,所以它的频谱特性等是已知的。同时它还具有随机序列的某些随机特性,故广泛应用在扩频系统和卫星导航中。它具有很强的自相关性,且与WCDMA信号不相关,对发射的训练序列经过信道响应后与本地序列做相关性运算,很容易就能够提取到相关峰,故可以粗略地得到信道的时延以及幅度信息,原理如图2所示。采用的伪随机序列为CAZAC码。

图2中,S(n)为原始信号;C(n)为信道的冲激响应;St(n)为发射信号;Se(n)为回波信号,则

Se(n)=St(n)×C(n) (1)

接收端接收到的信号Sr(n)为

Sr(n)=S(n)+CA*C(n)+N(n) (2)

将其与本地训练序列做相关性运算并做频域分析,因为该训练序列与WCDMA信号不相关,故可简化为

R≈FFT[(CA*C(n))×CA]=

FFT[(CA×CA)·C(n)] (3)

作IFFT逆变换即可得到信道的冲激响应函数

C(n)=IFFT[R/FFT(CA×CA)]=

IFFT(R)/(CA×CA) (4)

1.2 LMS自适应跟踪

由于真实信道的幅频特性是时变的,因此需要对其进行实时跟踪,采用归一化NLMS算法[5]来实现。上一步信道初估计得到的信道冲击响应可以作为自适应滤波的初始抽头系数,以此加快LMS算法的收敛。

传统的LMS算法[6,7]以自适应滤波器输出信号与期望信号之间的最小均方误差作为判据。滤波器的输出信号为

undefined

式中:X(n)=[X0(n),X1(n),X2(n),…,XL(n)]T代表输入输号;W=[W0,W1,W2,W3,…,WL]T代表自适应滤波器的抽头系数。误差信号为

e(n)=d(n)-y(n) (6)

根据最陡下降法得到的抽头系数更新公式为

W(n+1)=W(n)-μwξ (7)

因为wξ=wE{e2(n)}=w[e2(n)]=-2e(n)X(n),所以

W(n+1)=W(n)+2μe(n)X(n) (8)

μ是LMS算法的步长因子,定步长算法因为其在收敛速度与稳态误差之间的固有矛盾,所以采用归一化NLMS变步长算法。抽头系数的更新公式为

W(n+1)=W(n)+2μe(n)X(n)/[XT(n)X(n)+λ] (9)

利用误差信号对算法的抽头系数不停迭代,最终收敛达到接近最佳维纳解,即接近真实的空间信道。

最后利用参考信号与经过上述自适应滤波器产生的抽头系数共同作用产生逼近真实回波信号的对消信号,来实现回波抵消的功能。

2 计算机仿真

通过MATLAB以及Simulink根据WCDMA标准产生WCDMA信号[8],模拟空间信道产生回波信号,并利用回波对消功能实现对消仿真。

原始信号经过串并变换、扩频、加扰之后进行脉冲成型调制得到WCDMA信号,利用Simulink进行脉冲成型以及调制过程如图3所示。

利用MATLAB产生回波信号,其幅度和时延信息由delay和信噪比SNR给出,信源为CAZAC码元,经过模拟的空间信道衰减,与本地的码元做相关性运算,估计出的信道响应与给定的空间信道响应,可以看出估计的信道比较接近真实信道,估计信道在底部的噪声是由于回波信号中的噪声引起的震荡,也可知该信道初估计方法在信噪比较高的情况下有较好的效果。

将之前生成的WCDMA信号导入到Simulink的模块当中,构建的回波抵消模块如图4所示,其中的核心LMS算法模块如图5所示。信道初估计结果如图6所示,原始导入的WCDMA信号如图7所示,经过Simulink构建NLMS回波对消模块后得到的剩余信号仿真结果如图8所示,收敛过程如图9所示。

以上设计已在WCDMA直放站数字板FPGA硬件电路上编程实现并进行了测试,根据标准搭建的测试平台,开启ICS功能的直放站对隔离度的要求,能从标准要求的G+15 dB降低到G-20 dB,即隔离度改善了35 dB,其有效性得到了验证。

3 结论

针对WCDMA无线直放站同频回波干扰问题,根据WCDMA标准,利用数字信号处理技术,设计了一种回波抵消的方案,通过仿真验证了该方案的可行性,能够大幅减小传统无线直放站对隔离度必须大于直放站增益15 dB以上的要求,同此可在相同隔离度的条件下提高直放站的增益,扩大覆盖范围。

参考文献

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[2]张建华,王莹.WCDMA无线网络技术[M].北京:人民邮电出版社,2009.

[3]马小丽.2GHz WCDMA数字移动蜂窝通信网直放站技术要求介绍[J].电信科学,2001(10):50-54.

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[5]田佳璐,陈盛云,胡觉辉,等.基于PN序列和改进NLMS算法的直放站回波抵消[J].科学技术与工程,2010,6(10):1402-1406.

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[7]GITLIN R D,WEINSTEIN S D.The effects of large interferenceon thetracking capability of digitally implemented echo cancellers[J].IEEETrans.COM,1978,26(6):833-839.

对消系统篇9

关键词：数字对消,自适应,发射泄漏

由于受到体积、重量、成本等限制,多数导引头采用单天线技术[1,2,3],导致收发隔离不足,使发射信号泄漏到接收机中,而信号泄漏可能导致连续波体制雷达接收机灵敏度下降,引起中放饱和、微波混频器或前置低噪声放大器饱和。

随着元器件的发展,毫米波前端器件的饱和功率,可达十几dBm以上,而在弹载环境中,连续波发射机功率一般在几百mW,因此,饱和不是主要问题,需重点解决泄漏导致接收机灵敏度下降问题。常用的射频对消技术虽然能有效地抑制发射泄漏信号,但在毫米波波段,没有矢量调制器可供使用,因此利用模拟的办法调整幅度和相位,难度较大。考虑到射频前端没有饱和,可以利用数字信号处理器数据处理能力强、准确灵活、通用能力强等优点,采用自适应数字对消技术使得由于收发隔离不足导致的发射泄漏信号得到最大限度的抑制。

1 自适应数字对消基本原理

自适应数字对消系统模型如图1所示。

在该模型中,接收机有两个独立通道:参考接收通道和主接收通道。参考通道对发射信号进行采样,主接收通道包含发射泄漏信号和目标回波信号。将主回波信号和参考信号分别送入中频自适应数字对消器,通过自适应调整参考信号的幅度和相位,使其与主路信号中发射泄漏信号幅度一致、相位相反,从而获得良好的对消效果。

自适应滤波器与普通滤波器不同,它的冲激响应或滤波参数随外部环境的变化而变化的,经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波的要求。对消原理框图如图2所示[1,2,3]。

设主回波信号d(n)为目标回波信号s(n)与发射泄漏信号z(n)之和,x(n)为参考信号,x(n)与目标回波信号不相关,但与z(n)具有某种未知的相关性,x(n)经滤波后产生和z(n)极为相似的信号z'(n),最终得到系统的输出y(n)=s(n)+z(n)-z'(n)。

假设z(n)、x(n)及s(n)是零均值的平稳随机过程。s(n)与z(n)不相关。而

y2(n)=s2(n)+(z(n)-z'(n))2+2s(n)(z(n)-z'(n)) (1)

对式(1)两边取数学期望,由于s(n)与z(n)、x(n)不相关,s(n)与z'(n)也不相关,故

E[y2(n)]=E[s2(n)]+E[(z(n)-z'(n))2] (2)

信号功率E[s2(n)]与自适应滤波器的调节无关,因此,自适应滤波器调节使E[y2(n)]最小,就是E[(z(n)-z'(n))2] 最小。又因为z(n)-z'(n)=y(n)-s(n),所以当E[(z(n)-z'(n))2] 最小时,自适应泄漏信号抵消系统的输出信号y(n)与有用信号s(n)的均方差E[y(n)-s(n))2] 也最小,在理想情况下,z(n)=z'(n),则y(n)=s(n)。