Rayleigh型元件中贮备系统可靠性的近似置信下限

研究了由k个相互独立的元件和一个转换开关组成的贮备系统。假设原件的寿命服从Rayleigh分布,转换开关为成败型,转换开关为成败型,分别在P已知和未知状况下,给出了系统可靠性的表达式、点估计及Fiducial和Bayes置信下限的计算方法。最后,通过实例进行了计算。     

璀璨明珠——幸福城农场

农一师幸福城农场位于阿克苏市东南155公里处,塔克拉玛大沙漠西北边缘,距阿拉尔市26公里。现有耕地面积8.2万亩,总人口6836人,职工2113人,下属基层单位13个。2009年,全场种植棉花6万亩,总产籽棉3112万公斤,平均单产500多公斤,林果面积2.2万亩,果品总产1.3万多吨。     

多指数连续相位调制信号的早迟环定时同步

针对多指数连续相位调制信号提出基于序列检测的早迟环定时同步,利用维特比算法的幸存度量构造定时误差估计器。根据误差估计的S曲线和方差,优化定时误差捕获范围和估计精度、消除环路假锁点,同时利用多指数连续相位调制的脉冲幅度调制分解对定时误差估计器进行简化。仿真结果表明,优化后的早迟环定时误差捕获范围最大可达±0.5个符号周期,估计精度在中低信噪比下能够接近修正的克拉美罗界,在高信噪比下也有较好的估计性能;当早迟环定时支路的分支度量简化至最大似然序列检测的1/8时,对多进制、部分响应的多指数连续相位调制信号,造成的解调性能损失小于0.5 d B。     

基于m-Capon的多阵列直接定位算法

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。     

林虹珠宝简介

林虹珠宝是一家以高端设计、生产及定制为主的珠宝公司,产品主要以大克拉钻石及豪华彩宝、珍珠为主。经过多年的积累林虹珠宝被业内外人士所认可,成为众多明星及高端人士尊荣定制的知名品牌。同时也是     

基于DFT系数极值的单频信号频率的高精度迭代估计方法

提出了一种基于DFT系数极值的单频信号频率的高精度迭代估计方法,该方法根据DFT谱线使用截弦法解算DFT系数极值所在谱线的位置,进而估计单频信号频率。在估计过程中,直接对DFT幅度最大的谱线进行小数频移以获得新的谱线,从而减少频率采样间隔提高估计精度;同时通过迭代估计消除频率依赖性,提高估计性能。仿真结果表明该方法的频率估计精度在任意频率处均接近于克拉美罗下限,其运算量为Nlog2N+4N次复乘法运算,仅比传统的基于DFT插值的估计算法增加4N次复乘法运算,其中N为DFT运算时所采用的数据点数。     

基于分辨力最优的MIMO雷达布阵优化

在MIMO雷达的分辨力达到最优的基础上,提出了一种阵元配置的方法,从理论上分析了其估计性能,并将其与最小冗余配置下的MIMO雷达在分辨力、估计成功概率、CRB(Cramer-Raobound)、拓扑增益等方面进行了仿真对比,结果表明:与最小冗余配置方法相比,该方法配置下的MIMO雷达在分辨力和估计的CRB下界等估计性能方面更优,更利于在实际中应用.最后,计算机仿真结果验证了方法的有效性和可行性.     

极化域—空域联合谱估计

首次提出极化域-空域联合谱的概念,拓广了电磁波特征参量的谱描述方法.结合具体的极化敏感阵列定义了极化域-空域联合谱,用MUSIC方法得到联合谱函数表达式.研究了联合谱的估计的重要性能指标估计精度和分辨力,估计精度用克拉美劳限CRB(cramer-Rao Bound)来具体度量,分辨力由极化域-空域模糊函数以及模糊图来描述.最后仿真结果验证了该方法的有效性和理论分析的正确性.     

克拉申语言输入理论在初中英语词汇教学中的应用研究

初中英语学习是学生发展英语能力的重要过渡阶段,为其以后英语的学习打下基础。词汇是学习英语的基石,所以在初中英语教学中,词汇教学是至关重要的一部分。克拉申语言输入理论阐述了可理解性语言输入在语言学习中的重要性,故本文在分析克拉申语言输入理论的基础上,探讨其对初中英语词汇教学的启示。     

RCS特性辅助的CMIMO雷达功率资源分配方法

针对集中式多输入多输出(collocated multiple-input multiple-output, CMIMO)雷达在实际探测过程中,未有效结合目标雷达散射截面(radar cross section, RCS)高动态变化特性导致雷达跟踪精度不高甚至失跟的问题,提出一种基于目标RCS高动态特性的CMIMO雷达功率资源自适应分配方法。考虑到目标RCS特征的角度敏感性,利用目标运动状态的可预测性动态获取实际观测角度,从而完成跟踪帧的极化方式优选;在此基础上构建包含功率与RCS的多目标跟踪误差后验克拉美罗下界,将其作为目标函数进行优化,利用内点惩罚法求解该凸优化问题即可实现RCS高动态情况下的功率优化分配。实验结果表明:该方法可结合目标不同方向RCS动态分集特性实现功率的有效分配,相比于传统RCS模型分配方案,有效解决了分配方案与实际跟踪场景之间的失配问题,从而提升了CMIMO雷达的多目标跟踪性能。