截幅效应对DMT调制的影响及一种减小截幅噪声的方法

ＤＭＴ（ＤｉｓｃｒｅｔｅＭｕｌｔｉｔｏｎｅ）调制是一种在ＡＤＳＬ（ＡｓｙｍｍｅｔｒｉｃａｌＤｉｇｉｔａｌＳｕｂｓｃｒｉｂｅＬｉｎｅ）中被广泛采用调制技术。本文分析了在ＤＭＴ中对信号进行截幅所产生的影响，计算了Ｄ／Ａ变换产生的量化噪声和截幅噪声，并与未截幅时相比较，在不降低ＳＮＲ的情况下，降低了Ｄ／Ａ变换器的精度的要求，并求出最佳截幅因子。本文分析了一种减小截幅噪声的方法，并说明在非最佳截幅时，通过这种方法可获得与最佳截幅同样的结果。     

单片集成传输线——共面耦合线、共面耦合带线及矩形微屏蔽的共面耦合线的新研究

本文首次提出将一些新型的微加工共面传输线用于ＭＭＩＣ设计。这些共面传输线分别是共面耦合线（ＣＣＬ）、共面耦合带线（ＣＣＳ）、矩形微屏蔽共面耦合线（ＲＭＣＣＬ）、共面耦合矩形微屏蔽线（ＣＣＲＭＬ）。推导出用于计算这些传输线的ＴＥＭ参数的解析公式,其推导方法为基于ＴＥＭ模假设,用精确的保用变换。数字结果显示了各种共面耦合传输线的性质。     

在“标准“导弹上采用GPS辅助的惯性导航系统

为了论证海基战区弹道导弹防御能力的可行性,海军战区防空计划执行办公室和弹道防御局一起进行了两次飞行试验。试验中所用的拦截弹是把一个“大气层外轻型射弹”（ＬＥＡＰ）安装在由海军“标准－２”三型“增程小猎犬”（ＳＭ－２ＢＬＫⅢＥＲ）导弹上。ＳＭ－２ ＢＬＫⅢＥＲ拦截弹上增加了一个第三级,利用集成的ＧＰＳ／惯性导航系统,从而允许增大射程,提高精度和进行大气层外控制。这种ＳＭ－２型飞行试验导弹是从位于东试     

态势估计中一种基于最大后验概率估计的时间推理方法

态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数，忽略了它的先验信息，估计方差较大。针对这一问题，本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型，这一模型可用来解释Ｋｉｒｉｌｏｖ的方法；然后在这一模型下，将未知时间变量扩展为随机变量，采用基于最大后验概率估计（ＭａｘｉｍｕｍａＰｏｓ－ｔｅｒｉｏｒｉＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＡＰ）的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较，发现在较宽的范围内，基于ＭＡＰ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

MEASUREMENT OF PLASMA POTENTIAL USING EMISSIVE PROBE IN A MAGNETIC MIRROR

ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＯＦＰＬＡＳＭＡＰＯＴＥＮＴＩＡＬＵＳＩＮＧＥＭＩＳＳＩＶＥＰＲＯＢＥＩＮＡＭＡＧＮＥＴＩＣＭＩＲＲＯＲＺｈａｎｇＪｉａｎｄｅ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＰｈｙｓｉｃｓ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈａ,４１００７３）Ｆａ...     

一种改进的最大选择逻辑恒虚警检测算法

在已有的恒虚警处理算法中,由于单元平均（ＣＡ）和有序统计（ＯＳ）法都是剔除平均（ＴＭ）法的特例,因此可以考虑用ＴＭ法代替一些参量ＣＦＡＲ算法中所采用的ＣＡ或ＯＳ法,以期获得更优的检测或控制虚警的性能。基于这种思想提出ＴＭＣＡＧＯ检测器,并在ＳｗｅｒｌｉｎｇⅡ型目标假设下推导Ｐｆａ、Ｐｄ和ＡＤＴ的解析表示式。通过对其在均匀背景和强干扰目标环境下性能的分析,以及与ＯＳＣＡＧＯ、ＧＯＳＧＯ和ＯＳ等检测器性能的比较,发现ＴＭＣＡＧＯ在上述环境中的性能较这几种检测器均获得了明显的改善。     

CALCULATION OF BURNING RATE CHARACTERISTICS IN ACCELERATED FIELD FOR SOME ALUMINIZED SOLID PROPELLANTS

ＣＡＬＣＵＬＡＴＩＯＮＯＦＢＵＲＮＩＮＧＲＡＴＥＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＳＴＩＣＳＩＮＡＣＣＥＬＥＲＡＴＥＤＦＩＥＬＤＦＯＲＳＯＭＥＡＬＵＭＩＮＩＺＥＤＳＯＬＩＤＰＲＯＰＥＬＬＡＮＴＳＣａｏＴａｉｙｕｅ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＴｅｃｈ...     

基于SLAM的图形建模仿真环境

本文详细介绍了基于ＳＬＡＭ的图形建模仿真环境的设计与应用，包括图形建模环境的实现，ＳＬＡＭ网络的进程交互仿真策略以及仿真器的设计，并进一步探讨了该系统用于协同仿真进行混合异构建模的思想。     

基于流水线图像处理结构的多层模板相关神经元网络

在自主地面车辆中,视觉系统的重要作用之一是根据路标来定位。本文提出了一种便于流水线图像处理结构实现的多层模板相关神经元网络（ＭＴＣＮＮ）。文中给出了ＭＴＣＮＮ的基本结构及训练算法,并且将其与经典的多层前馈神经元网络（ＭＬＦＮＮ）进行了比较。仿真结果表明,本文提出的算法结构在多层前馈神经元网络的分类能力与采用通用图像处理硬件的可实现性之间,取得了良好的折衷。     

AN UNIFIED METHOD AND THEORY FOR GRAMMAR DESIGN OF A CLASS OF CONTEXT-SENSITIVE LANGUAGES

ＡＮＵＮＩＦＩＥＤＭＥＴＨＯＤＡＮＤＴＨＥＯＲＹＦＯＲＧＲＡＭＭＡＲＤＥＳＩＧＮ　ＯＦＡＣＬＡＳＳＯＦＣＯＮＴＥＸＴ－ＳＥＮＳＩＴＩＶＥＬＡＮＧＵＡＧＥＳＬｉＺｈｏｕｊｕｎ;ＣｈｅｎＨｕｏｗａｎｇ;ＬｉＫａｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ...     

应用于有源消声的变换域LMS算法

针对自适应有源消声最常用的滤波—XLMS算法(FLMS)运算量小、收敛缓慢、宽带消声效果差等不足之处,利用误差通道滤波特性,提出了变换域滤波—XLMS算法。新算法的突出优点是收敛速度较快、宽带消声效果较好。     

基于FPGA的定点LMS算法的实现

LMS算法的FPGA实现是自适应天线阵用于实践的关键之一。提出了一种在FPGA内实现定点LMS算法的方法。在满足系统实时性的前提下,该方法不但实现起来相对容易,而且算法的精度和动态范围也有一定的保证。仿真结果表明,该方法是可行的。     

增量元学习IDBD算法在轴频电场信号检测中的应用

为了提高海洋环境电场背景中微弱舰船轴频电场的检测能力,针对传统的最小均方误差算法进行了改进,提出了一种基于增量元学习IDBD算法的自适应线谱增强器。利用所提算法对舰船缩比模型产生的实测轴频电场信号数据进行处理,结果表明该算法在低信噪比的情况下能够有效地将微弱轴频电场信号从宽带背景噪声中分离出来。所提算法相比于普通的自适应线谱算法,在改善信号的信噪比方面效果更加显著,且具有更快的收敛速度和更小的稳态误差,极大提高了舰船轴频电场的检测能力。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。     

噪声调频信号发生器的研究与设计

为满足现代电子干扰对噪声调频信号源低功耗、快速和灵活可控的要求,采用基于Wallace算法的一种直接快速生成算法,提出了一种运算量小、速度快和全数字结构的可配置噪声调频信号发生器系统设计方案。系统利用正态分布的可加性直接生成高斯白噪声随机变量,采用数字频率合成(DDS)技术完成调频功能,通过内置串行接口配置发生器参数和输出系统运行状态信息。同时,提供了基于FPGA的系统实现方案,其生成信号波形具有严格的相干性和可控性,且对外界环境不敏感。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。