分布式麦克风阵列的声源定位

声定位探测技术的无源被动特性,使其在定位技术研究领域内独树一帜,时延估计和定位算法是支持这一技术的核心。DUET时延估计算法简单,通过对接收到的信息分段帧移加窗处理,能够有效识别有用语音信息,时延估计精度较高,在高噪声的环境中非常适用;球面定位算法是基于时延估计提出的,对麦克风的排列形式不固定,适用于任意排布的麦克风阵列,并且在时延估计精度较高的情况下,能够很准确地对声源目标进行定位。     

利用矩阵求极大相容类的一种方法

寻找相容关系的极大相容类和简单图的极大完全子图，在解决二元关系与数据挖掘和管理决策中的具体问题时有重要作用。利用相容关系的极大相容类与简单图的极大完全子图之间的对应关系，对极大完全子图的路径长度进行分析，得到了关于极大完全子图路径长度的一个定理。并根据该定理构造了一个用矩阵的路径长度搜索简单图的极大完全子图的方法，进而利用该方法找出了对应相容关系的极大相容类。     

声自导鱼雷射击诸元及误差对其捕获概率的影响

为了定量分析研究某武器系统的声自导鱼雷射击诸元及其误差对鱼雷捕获概率的影响,根据解析法和蒙特卡罗统计模型,对多种态势下声自导鱼雷捕获概率计算进行模拟仿真,给出了提高鱼雷捕获概率的有效途径,充分发挥该武器系统声自导鱼雷的作战效能.     

基于子空间投影波束形成技术的导航接收机抗干扰算法研究

阵列天线空时自适应处理通过联合空域和时域的自适应滤波处理技术能够有效提高导航接收机的窄带和宽带干扰抑制性能。利用导航信号淹没在干扰信号和热噪声的特点，本文提出先将天线阵列接收的空时信号矢量向干扰子空间的正交子空间投影以实现干扰抑制，当接收机对投影后的参考阵元数据捕获成功后，利用捕获估计的本地扩频码相位作为参考信号依据最小均方误差准则进行波束形成。仿真结果表明该抗干扰算法在零陷强干扰的同时使主波束指向导航信号来波方向，有效提高了阵列输出信干噪比，并降低了空时自适应处理对导航信号伪码相关峰形状和载波跟踪性能的影响。     

人生的“三危”

《淮南子·人间训》中道:“天下有三危:少德多宠,一危也;才下而位高,二危也;身无大功而受厚禄,三危也。”古人的这一教诲已有几千年,然而在现实生活中,一些人非但根本不知此训,还把“三危”变为“三求”,岂不哀哉。“少德多宠”为何是“一危”?这是因为立德乃是立身之本、立业之基。司马光在《资治通鉴》中说:“才者,德之贤也;德者,才之帅也。”“自古以来,国之乱臣,家之败子,才有余而德不足,以至于颠覆者多矣。”因“少德多宠”而胡作非为的典型例子,是《水浒传》中高太尉的螟蛉之子高衙内,这是众所周知的。笔者还有两个亲见的例子,那是在1…     

今日西口民兵都是活雷锋

山西省神池县西口子村是个位于晋西北管涔山下的小山村，全村共78户，42名民兵，其中基干民兵18名，编为一个连、两个排。从1963年起，他们响应毛泽东同志关于“向雷锋同志学习”的伟大号召，组织和带领民兵坚持紧随时代步伐学雷锋，40年不断线，讲奉献精神，树文明新风，求共同富裕，成为全省精神文明建设标兵单位，多次受到     

基于子块积分双谱的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于子块积分双谱的空间目标识别算法.该算法首先从空间目标距离像的双谱中提取出子块积分双谱特征;然后应用KL变换进行特征压缩;最后应用模板匹配方法进行分类识别.计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果.     

离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

石河子气温变化趋势特点的奇异谱分析

本文采用1961—2001年石河子地区的气象资料，利用奇异谱分析的方法，分析了40a来气温变化，结果表明，石河子的气温变化具有4个明显的变化周期，分别为33—34年，11—12年，8—9年，3—4年；利用噪声驱动阻尼振子模型对得到的时间周期做了初步的分析，并利用拟合函数集对石河子气温给出了对应的函数变化关系。利用该方法可以对气温的变化特征有一个明晰的物理理解，也可以为将来的气温变化趋势的预测给出一定的借鉴作用。     

求解非对称线性方程组的 s-BiCR算法

在BiCR算法的基础上,提出了求解非对称线性方程组的s-BiCR算法。首先,给出了s-BiCR的基本计算框架,介绍了算法基本原理及参数求解方法;其次,通过分析s-BiCR中剩余向量与方向向量序列的基本性质,推导出减少参数求解计算量的方法,并在此基础上提出了一种更为高效的s-BiCR算法;最后,证明了s-BiCR的正确性,即在第i步产生的近似解与BiCR第is步产生的近似解是一致的,同时,通过性能分析发现,s-BiCR的同步通信次数与访存次数明显少于BiCR,说明该算法具有很好的并行特性和数据本地性。大量实验验证了s-BiCR的高效性和正确性。