社会转型期思想政治理论课教学效果提升研究

社会转型期使大学生在接受马克思主义思想政治理论课教学的过程中有了新的特点和诉求,在这一变化下提高马克思主义政治理论课的教学效果,必须从教师自身的教学理念、专业素质等方面予以考虑,也要从教学组织、教学方式方法、课内实践、学校教育多部门的协调等方面综合考虑。     

基于S变换的跳频信号参数估计

对跳频信号的时频域进行分析和参数估计是识别、跟踪及干扰跳频信号的重要基础。针对接收到的未知任何先验参数的跳频信号,提出了一种基于S变换(S-transform)的跳频信号参数估计算法,通过S变换,能正确估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻及跳频图案。仿真结果表明,与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)进行比较,该算法能够在低信噪比条件下,在时频域中有较好的解析能力,提高了跳频信号参数估计的准确性。     

对数据后处理雷达的多参数协同相关干扰

基于DRFM转发或者重复转发的干扰信号,虽然在功率上能达到干扰要求,但是产生的虚假目标与真实目标缺乏相关性,数据后处理雷达能根据该特性实现对欺骗干扰信号的检测和抑制。针对数据后处理雷达在抑制非相关干扰信号的优越表现,根据不同特征域干扰信号的相关性要求,提出了在幅度域上具有起伏特性,时频域协同一致,方位上具有相关性的干扰信号模型,以保证对数据后处理雷达干扰的有效性。最后在与非相关干扰信号比较中,验证了该干扰方式的有效性。     

直杆塑性动力屈曲的能量准则和特征参数解

提出弹塑性应力波作用下直杆动力屈曲的定量求解方法,将临界应力和惯性指数作为一对特征参数求解.由相平衡邻位形准则得出屈曲控制方程和边界条件,由所导出的能量转换和守恒准则得出压缩波阵面上的附加约束方程,由此得出了问题的完备定解条件,从而提出了求解直杆塑性动力屈曲的特征参数方法.     

函数变换提高灰色预测模型精度的条件

指出选择函数变换来提高模型精度主要与三个方面的因素有关：提高数据序列的光滑比、调整数据序列的级比和确保凸凹性。在调整级比方面，扩充了级比压缩变换的相关定理，并讨论了几种常用的函数变换在上述三个方面的关系。最后结合实例提出，对于变换后的数据序列若不满足这三方面的要求可以再进行函数变换以达到提高模型精度的目的。     

无人驾驶汽车视觉导航中车道线检测的研究

为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。     

卫星导航接收机中快扫频干扰低复杂度抑制方法

针对卫星导航接收机中的快扫频干扰抑制问题,提出了一种基于脉冲置零的低复杂度干扰抑制方法,与传统基于时频分析的干扰抑制方法不同,该方法通过低通滤波将时域上连续的快扫频干扰转变为脉冲干扰,并通过脉冲检测与置零对干扰进行抑制。当快扫频干扰处于低通滤波器带内时,被当作脉冲干扰置零;当快扫频干扰处于低通滤波器带外时,被当成带外干扰滤除。理论分析与实验结果表明,该方法相对传统方法的运算复杂度降低了一个数量级,并且能得到与传统方法相近的干扰抑制效果。     

基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法

针对导弹系统技术复杂、贮存样本量受限、测试数据波动性较大等特点,结合装备的具体情况提出了基于改进GM(1,1)模型的导弹贮存可靠性预测方法。该方法首先利用"对数-幂函数变换"对导弹的历史可靠性数据进行处理,提高数据光滑度,然后依据GM(1,1)模型计算得到可靠性预测值和残差,再利用残差建立残差修正模型,得到残差修正值,减少残差对结果的影响,最后利用残差修正值修正可靠性预测值并还原,求得可靠性最终预测值。实例表明,该改进模型对导弹系统可靠性变化的描述比传统模型更加准确有效,预测结果精度更高,为导弹贮存可靠性预测分析提供了一种有效的改进方法,其算法设计推广性强,可作为其他装备寿命预估的重要工具。     

大规模 MIMO系统中用户分层变长时隙分配

大规模MIMO系统时分双工模式中分配的物理时隙长度是固定的,不能根据不同时长的信道相干时间灵活地调整长度,二者长度的不匹配导致部分时频资源的浪费,因此,系统的总体容量不能达到最优。针对此问题提出一种用户分层变长时隙分配方法,即根据不同终端的移动性对终端进行分层,并为不同层中的移动终端灵活地分配不同时长的物理时隙,使物理时隙长度与移动终端所对应信道的相干时长相匹配,从而减少时频资源的浪费,提高资源利用率。同时,避免了低速移动终端过频繁的信道估计,降低了信道训练序列开销,使系统的总体数据容量得到很大的提升。实验仿真结果验证了所提方法的有效性。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。