基于ARUDP的指挥控制网络数据传输协议

针对目前指挥控制网络采用UDP协议进行大数据传输时存在长时延及高丢包率的问题,提出了一种基于UDP改进的ARUDP(Augmented Reliable UDP)协议。该协议针对UDP传输过程中存在的乱序到达问题,提出了基于乱序重构的管理机制,降低了丢包率;在接收端根据网络相对单向队列时延检测网络状态,并利用改进的A-AIAD控制方法自适应调整数据发送速率,减小了队列排队时延,提高了数据传输效率。仿真实验表明,ARUDP协议发送速率平滑,在保持UDP高效的前提下,提高了传输的可靠性和实时性,降低了网络的丢包率,提高了网络资源利用率。     

改进相空间重构方法在混沌识别中的应用研究

讨论了传统非线性时间序列相空间重构方法的特点,提出了一种改进的相空间重构方法.为了揭示非线性时间序列中的非线性相关性,采用了一种基于关联积分的统计量,并研究了不同参数对它的影响.研究了延迟时间和嵌入维数之间的关系,并采用时间窗口描述这2个参数的变化规律.同时,应用改进方法计算了混沌时间序列的重构参数,重构了混沌信号的吸引子.研究结果表明,该方法能够从时间序列有效地重构原系统的相空间,为混沌信号识别提供了新的途径.     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

基于边界相切拟合的轴对称工件缺陷重构方法

针对轴对称工件超声检测缺陷重构问题,通过分析传统基于传播时间反演方法的不足和误差产生的原因,提出了一种基于边界相切拟合的缺陷重构方法,并针对实际检测缺陷的类型,采用圆和椭圆作为模型对缺陷进行重构。从重构结果上看,当检测实心体工件时,圆形缺陷的圆拟合重构误差不大于0.1 mm,圆形缺陷的椭圆拟合重构误差小于0.4 mm,椭圆形缺陷的椭圆拟合重构误差小于0.3 mm,空心体工件由于检测方式不同,误差会比实心体大一些。     

语音信号相空间重构中时间延迟选择的改进的平均位移法

本文在分析时间序列相空间重构中的时间延迟选取的平均位移法基础上,对该法的原有度量进行改进,得到较好的求时间延迟的准则。改进的平均位移法具有更强的理论依据;应用于语音信号相空间重构的仿真实验表明,其度量一般情况下可得到合适的时间延迟。     

基于解析冗余的容错控制--控制率重构研究

研究了基于解析冗余的容错控制--控制率重构方法,分析了控制系统中传感器出现故障时其输出信息重构的问题,并针对核反应堆控制系统进行了仿真试验.由试验结果看出,传感器输出信息重构方法是正确的.     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标。仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90%;该方法可以很好地抵抗图像旋转,定位精度和检测率基本不受图像旋转影响。该方法具有良好的抗噪性能,可满足一般透视变换下的图像交叉点检测需求,适用于结构光三维重建中的系统标定和形貌测量。     

非均匀光强对曲率型自适应光学系统的影响

在高斯光强和光强存在正态随机起伏情况下,研究了一种37单元的曲率型自适应光学系统对低阶Zernike像差的校正效果,并和均匀光强时的校正效果进行了比较.光强为高斯分布时,光强的不均匀性对Zernike像差的校正带来了一定的影响,对于曲率为零的Zernike像差影响较小,对曲率不为零的Zernike像差影响较大.光强存在正态随机起伏时,对各阶Zernike像差的校正影响较小,曲率为零的Zernike像差的校正效果好于曲率不为零的Zernike像差的校正效果.结果表明在光强起伏不严重的情况下,该37单元曲率型自适应光学系统对低阶Zernike像差可以较好地校正.     

重构X射线脉冲星信号的纯数值模拟新算法

基于X射线脉冲星的导航技术,无论技术研究还是实验验证,都是以X射线脉冲星信号为基础。但是实际的观测数据无法确定其精确值,不便于进行导航算法的分析验证。因此,通过模拟算法重构X射线脉冲星信号十分必要。基于泊松分布建立X射线脉冲星信号模型,介绍脉冲轮廓的构建方法;介绍了两种纯数值的脉冲星信号模拟算法。针对这两种算法因近似导致信号模拟不精确的问题,提出一种基于精确光子流量函数的纯数值X射线脉冲星信号的模拟算法,该算法采用分段线性函数拟合的脉冲轮廓函数,基于分布函数及其反函数导出。模拟算法重构PSR B0531+21脉冲星的信号,并利用χ2拟合优度检验验证模拟算法生成的光子到达时间服从泊松分布。将提出的算法与两种已有的算法进行比较,仿真结果表明从光子数目和脉冲轮廓误差来看,提出的算法都优于其他两种算法,更接近实际信号。由新算法重构的脉冲星信号进行历元折叠得到观测脉冲轮廓,并将其与标准脉冲轮廓比较,发现随着观测时间的增长,观测脉冲轮廓趋近于标准脉冲轮廓,验证了模拟算法是有效可行的。