采用斩波调制的运算放大器设计

文章提出了一种采用斩波调制技术改进运算放大器芯片设计的新方案,改善了放大器的低频噪声性能;在输入级运用端到端差分结构,使共模输入电压范围逼近满幅。芯片采用0.35μm高压深阱CMOS工艺,噪声隔离性能更好。器件总静态电流11μA,输入1kHz信号时,输出信号总谐波失真(THD)0.01%,优于以往同类芯片。     

卫星通信新技术专题讲座(二) 第4讲 卫星通信系统中的TCP/IP加速设备

文章首先介绍TCP/IP协议在卫星通信应用中的问题以及针对这些问题而对TCP/IP协议作出修改的空间通信协议(SCPS),然后介绍了基于SCPS协议的TCP网关(即TCP/IP加速设备)用于实现网间互联的方案,最后介绍几种TCP/IP加速设备及其应用在卫星通信系统中的测试结果。     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测

快速准确的导弹轨道预测是有效进行导弹防御的前提。提出一种基于IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测方法,对导弹发射点和落点分别进行动态预测研究。首先,构建不包含导弹先验信息的IMM-EKF弹道估计器;其次,定义一种模型概率累积因子,用于估计导弹的关机时刻及相应的运动状态;最后,基于导弹运动状态的实时估计,动态预测落点和发射点。仿真实验结果表明:该方法能实时动态预测导弹发射点和落点;发射点预测应利用主动段状态估计,而落点预测则在导弹自由段早期进行为宜。     

基于物联网的武器装备管理系统

提出一种基于物联网技术的武器装备管理系统的建设方案。将各种信息传感设备如射频识别(RFID)、视频监控、温湿度传感器等种种装置与单位内部局域网结合起来形成一个综合性的装备信息管理网络,系统软件采用Oracle作为数据库管理工具,结构上采用浏览器/服务器(Browser/Server)模式,系统对提高武器装备管理的效率和水平具有重要的意义。     

复杂系统多属性决策方法

多属性决策已成为复杂系统评定的重要手段。属性标准化是多属性综合决策中的一项重要内容,标准化方法应严格遵循属性的物理意义和对决策目标的影响,要求标准化前后属性值比较的物理意义一致或接近。首先在分析现有标准化方法不足的基础上,提出了效益型、成本型和固定型属性标准化新方法,经过该方法得到的标准化结果,满足了标准化前后的可比性和线性化。其次,综合分析了加权和和加权积决策模型应用范围,得出加权积模型更适用于复杂系统的多属性综合决策问题研究。最后,将标准化方法和加权积决策模型应用于算例分析,分析结果验证了提出方法的有效性和一致性。     

神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

支持向量机的OTHR多频特征目标分类识别法

针对低信噪比下多频法在天波超视距雷达(Over-The-Horizon Radar,OTHR)目标分类识别中分类精度不高的缺点,充分利用雷达量测的一些先验信息,将基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多分类器引入多频法中,提出了一种基于SVM的OTHR多频特征目标分类识别方法。仿真结果表明,利用较少的3个频率点,在信噪比较低的条件下可获得较好的分类识别效果,说明了该方法在OTHR目标分类识别中的有效性和可行性。     

不同攻角下AUV回收过程中的水动力规律

通过对AUV(Autonomous Underwater Vehicle)回收过程中运动规律的研究和对纳维—斯托克斯方程(Navier-Stokes equations)及其求解方法的分析,基于CFD(Computational Fluid Dynamics)理论建立了AUV回收运动的三维计算模型,并使用CFD软件完成其物理模型的建立、网格的划分及求解设置。在此基础上对AUV回收过程中的阻力、升力干扰进行分析计算,得到不同攻角下AUV所受到的水动力干扰与AUV和回收平台之间距离的相互联系。     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。