网络自恢复技术的研究

根据移动网络的特性并结合其管理方式,提出了一种新的基于移动网络并具有一定QoS保证的网络重组策略,将引入的重新划分网络边界和周界的思想,与启用备用链路、重路由等几种机制有机地结合起来。它不仅完善了现有的重组技术,而且还可以作为网络管理中的新功能,增强故障处理、性能监测能力,提高服务质量,保证信息安全可靠地传输。     

幅相误差对稀疏阵天线性能的影晌

围绕天线阵增益、波束宽度、指向和副瓣电平等指标，分析了幅相误差、阵元失效对稀疏阵列天线性能的影响。应用概率统计原理，导出了具有幅相误差、阵元失效时稀疏阵天线阵增益损失、波束宽度、指向、副瓣电平的估计公式、并得出一些有益结论。     

实时流媒体传输中的差错控制与恢复技术

在Internet传送有一定的QoS保证的实时流媒体是多媒体应用的一个主要发展方向。但Internet上的数据传输时常出现丢包现象,不采取恢复措施,这必然导致视频质量的下降。如何提高视频传输质量,且保证它的实时性,是目前研究热点。以MPEG-4文件为视频流,研究了网络传输丢包对视频质量的影响,在此基础上提出了有选择地重传重要数据的恢复方法,来提高实时视频的图像质量;并根据RTP协议,提出CR-RTP协议,以对视频数据恢复重传的支持。     

SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法

SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。     

L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

水下特种运载器水下回收方式

回收问题是水下特种运载器研究的关键问题之一。目前,回收水下特种运载器主要通过水面回收和水下回收两种途径,针对水下特种运载器水下回收途径,研究了利用鱼雷发射管回收、导弹发射管回收、水下驮带回收、水下专用对接器回收等几种水下回收方式的概念、原理和实现途径,并对比分析了上述几种回收方式各自的优势及缺点。     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

压缩感知理论与光学压缩成像系统

压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。     

基于航路点跟踪的AUV回收控制

针对军事侦察和海洋观测领域中对自主水下航行器(AUV)自主回收能力的需求,研究了AUV自主回收中的航路点跟踪控制问题.在海流干扰作用下,设计航路点规划跟踪路径,然后运用自适应滑模方法设计AUV的动力学控制规律.采用横向跟踪控制算法,使AUV精确地沿着规划的运动路径进入回收器中.仿真结果表明,所设计的控制规律是有效的,AUV能较好地完成航路点的跟踪任务,并最终到达回收器中实现了对接.