大整数乘除运算在PC机上的实现

大整数在要求高精度的应用中非常有用.特别是大质数和一般大整数有一个极为重要的应用,就是关于计算机数据加密.在计算机数据加密技术中,常会遇到大整数的算术运算问题.由于所使用的机器和所用语言的限制,大整数的"乘""模"两种运算很难运用高级语言中的"乘""除"运算.提出了一种逐位存储、按字节运算的方法,并用C 实现了大整数的十进制乘除法运算,之后将提出的算法与类似算法的时间复杂度进行了比较,最后给出了算法的运行时间.     

厦门近岸海床边坡地震动力反应分析

运用有限元法与传统条分法相结合的方法对厦门市3处典型的近岸海床边坡进行了地震动力反应分析.在分析中,土体本构关系采用等效非线性模型,输入波为厦门市Ⅲ类场地的两个天然波和松潘地震波.分析结果表明:动力反应分析得到的安全系数小于相应的拟静力分析结果;3处边坡的最小安全系数均小于1,处于不稳定状态,需要加固处理.     

军用化学电池的性能与应用

综述了军用化学电池的电化学性能及其应用,特别是镉镍电池、镍氢电池、阀控式铅酸电池以及高比能量一次锂电池和锂离子电池的最新进展。     

航拍图像车辆检测中的圆形滤波器HOG特征快速计算

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征,针对旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算,设计一种基于圆形滤波器的梯度方向直方图特征。与传统基于积分直方图的梯度方向直方图特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中梯度方向直方图特征的计算效率,在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明,该车辆检测算法快速高效。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

平流层飞艇抗风场干扰约束Unscented卡尔曼滤波算法设计与应用

为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准Unscented卡尔曼滤波的协方差;将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法进行比较。结果表明:提出的约束Unscented卡尔曼滤波算法的滤波性能明显优于自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应Unscented卡尔曼滤波算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。     

双天线干涉SAR系统无控制点场景的高精度参考相位快速估计算法

为解决无控制点场景参考相位的快速估计问题,对影响参考相位的因素进行理论分析,给出参考相位与影响因素的解析关系式。结合系统参数进行仿真分析,分析参考相位对高程误差的影响。根据分析结果,结合外部粗精度高程数据、滤波后的干涉相位及相干系数,提出高精度参考相位快速估计算法,并给出算法详细实现流程。对实际机载双天线干涉合成孔径雷达系统获取的数据进行处理,结果表明:算法在文中的系统参数下可以达到优于2 m的相对高程精度,处理4096×6560像素的数据块时,参考相位估计速度至少增大20倍。     

正弦波调制的光纤环本征频率测量方法

为了弥补传统光纤环本征频率测量方法中方波调制存在死区的缺陷,提出正弦波调制的本征频率测量方法。对正弦波调制下的光纤陀螺输出信号进行分析,得到二次谐波幅度与调制频率间的二次函数关系,通过计算抛物线顶点即可求得本征频率。依据该原理对已有的光纤陀螺进行升级改造,研制了一套本征频率测量系统。试验结果表明:该方法可达到1×10-5的测量精度,是一种成本低、精度高的光纤环本征频率测量方法。     

应用于卫星导航功率倒置阵的改进LMS算法*

采用功率倒置准则的自适应天线阵特别适合于弱信号、强干扰的场合,因而在卫星导航系统中得到了广泛的应用。针对基于最小均方误差(LMS)算法实现的卫星导航功率倒置阵在干扰数目或干扰功率突然减少时,算法收敛慢、影响信号接收性能的问题,分析了这一现象的产生机理,并提出了相应的改进算法。改进算法通过功率监测来检测干扰数目或干扰功率的突变,然后对LMS算法进行复位处理重置权值来达到迅速收敛的目的。仿真结果表明,与原算法相比,改进算法可显著提高功率倒置阵的收敛速度。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。