大肠杆菌转录起始位点的计算定位方法

根据已有的启动子识别算法,提出了一种基于滑动窗口的大肠杆菌转录起始位点(TSS)计算定位方法,通过在启动子信号特征中引入复合模式来改进识别分类器,并将其用于滑动窗口序列,在合理限定的TSS定位范围内依次计算各个序列位置的TSS似然得分,再利用TSS与翻译起始位点(TLS)的距离分布信息作为TSS的位置得分,两者相结合来进行位置预测。对大肠杆菌真实数据的测试表明,算法可以大幅度减少假阳性结果,实现对真实TSS位置的有效预测。     

基于分形维数的数字调制信号识别

在复杂的电磁环境下,如何快速准确地对低信噪比下的常见通信信号进行较全面的识别是一个亟待解决的问题。在对信号分形维数仿真讨论的基础上,提出了一种新的通信信号识别方法。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其盒维数和信息维数,将两者作为识别的特征参数,最后基于支持向量机实现未知信号的识别。由仿真结果分析可知:预处理后的信号序列的盒维数和信息维数分离度高且受噪声和信号参数的影响小,识别结果较好。在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的识别准确率最低为87%。     

一种基于组合特征的大肠杆菌σ70启动子识别算法

启动子识别是研究基因转录调控的重要环节,但目前算法的识别正确率偏低.在深入分析启动子生物特征的基础上,提出了一种基于多种特征组合的大肠杆菌σ70启动子识别算法,在启动子序列的组成特征、信号特征和结构特征中选取10种典型特征,以此为依据,对位于非编码区和编码区内部的启动子分别加以识别.首先通过特征描述模型分别计算各种特征在启动子序列和非启动子序列中的得分,将特征得分组合成10维特征向量,再利用二次判别分析法在特征向量集上进行训练和识别.在实际数据集中进行的刀切法测试验证了算法的有效性.对位于非编码区的启动子,平均正确率达到了86.7%,明显优于其它算法;对位于编码区内部的启动子,平均正确率也达到了82.4%.算法还具有良好的可扩展性,能够方便地容纳新特征,使识别性能不断提高.     

基于RCS序列的助推段弹道导弹识别

在弹道导弹的助推段,通过低分辨率雷达得到RCS序列作为识别的重要信息。由于运动特性和电磁散射特性的差异,弹道导弹在助推段的RCS序列与其他目标相比具有可识别性,但需要对其RCS序列进行处理。基于目标识别技术,详细阐述能从RCS序列中提取出的特征参数,并通过直方图、N点截图等方法给出了直观的反映。最后,将弹道导弹助推段特征与飞机、燃料舱等典型目标进行对比,得到可以作为识别参量的特征参数,并通过类内类间距离验证了有效性。     

FCM和粗集在雷达信号识别中的应用研究

连续属性离散化是粗集理论应用中面临的主要问题之一.对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗集理论将其属性进行约简提取有用规则.将此方法应用于雷达信号类型识别,可以直接从原始数据中得到识别信息,仿真实验结果证明利用此离散化方法得到的识别规则对雷达信号识别是有效和可靠的.     

基于可变增益的码跟踪环路优化设计

针对在突发直接序列扩频(DSSS)信号跟踪中,信号持续时间短,而传统延迟锁定环(DLL)存在入锁时间长的问题,提出一种可变增益码跟踪环路设计方法。介绍了DLL环路基本原理和环路结构,对环路优化进行了理论分析,最后采用可变增益设计方法,自适应的调整环路增益,达到锁定时间和跟踪精度的平衡。通过仿真分析,在相同跟踪精度上,与传统DLL环路相比,锁定时间大大缩短。     

通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

针对传统信号识别速度慢和对无法识别持续时间短的威胁雷达信号等问题,研究了信号序列样本构建方法和变步长匹配方法,提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。该方法根据先验知识构建雷达信号序列样本,采用变步长匹配法对脉冲流进行匹配识别,并对持续时间较短的雷达信号进行处理。仿真实验验证了基于样本序列的威胁雷达信号识别方法的有效性和可靠性,实验表明该方法对复杂环境和复杂体制雷达信号的适应能力强,正确匹配率高。     

基于正弦模式的音频扩频水印算法

提出了一种基于正弦模式的音频水印算法,用于解决目前音频扩频水印算法以伪随机序列作为嵌入信息的不足.并对水印在嵌入和检测过程中涉及到的关键技术进行了分析,给出了对其鲁棒性进行测试的过程和结果.结果表明,此算法具有水印易于生成和检测,实现简单,且对宿主信号影响小以及鲁棒性好等优点.     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

环境参数在线辨识及其在滑翔段制导中的应用

针对助推滑翔导弹,提出基于飞行环境参数在线辨识的滑翔段数值预测校正制导方法。综合考虑大气密度和气动系数对导弹运动的影响,引入滑翔段综合环境参数,利用扩展Kalman滤波方法对综合参数进行在线辨识。基于在线辨识结果,利用渐消记忆递推最小二乘方法在线建立环境参数预测模型,并利用最新辨识结果进行模型的在线修正。设计了纵向和横向制导律,并基于环境参数在线预测模型进行落点预测,以克服飞行环境扰动对落点预测精度的影响。进行了大气密度非定常扰动下的制导仿真,以及密度和气动参数随机扰动下的Monte Carlo仿真。仿真结果表明:环境参数在线预测模型能准确预报飞行环境参数,制导方法对飞行环境扰动具有较强的鲁棒性。     

利用分数抽头均衡器快速定时同步

建立了分数抽头均衡器(FSE)与定时同步相结合的信号模型,分析了定时误差对于均衡性能的影响,提出了一种新的基于FSE的快速定时同步算法。在未知参考序列相位的情况下,利用循环均衡快速收敛并建立同步。在相位跟踪阶段,利用抽头增益跟踪定时相位误差,通过对采样数据进行抽取或插值以及均衡器抽头的移位操作控制相位误差。仿真表明,该算法能在长度为均衡器抽头数的符号周期内快速建立同步,通过采样率的选择可以精确地控制定时相位误差。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

单频信号二维合成孔径成像算法

传统合成孔径雷达采用大带宽信号实现距离向分辨,采用一维合成孔径实现方位分辨,得到二维图像。在某些近场成像场合,成像分辨率要求很高,依靠信号带宽很难达到要求。提出了一种二维合成孔径成像系统,利用二维合成孔径实现二维分辨,分辨率取决于合成孔径长度,不受信号带宽的约束,可以实现超高分辨率。信号采用简单的单频信号,可使系统大大简化。详细推导了单频信号的二维合成孔径成像算法。仿真结果表明,单频信号二维合成孔径是一种有效的高分辨率成像技术。     

YHFT-DX处理器全定制EDA技术的开发与应用

在YHFT-DX处理器的研制中,研究并实现了多项支撑全定制设计的EDA技术。针对全定制设计的功能验证,研究并实现了层次式功能模型自动提取技术,能够将晶体管级网表转化为等效的RTL级网表。研究并实现了晶体管级混合时序分析方法,可自动分析全定制设计的延时,并采用多线程并行的方法获得了约10倍左右的速度提升。为提高模拟结果分析的效率,开发了一个延时提取的工具Aimeasure。开发了两个信号完整性分析工具PNVisual和NoiseSpy,分别用于全定制设计的IR-Drop分析和噪声分析。上述技术已在YHFT-DX处理器的设计中得到了广泛应用,有效提高了全定制设计的效率与质量。     

同步电机参数在线小扰动辨识技术研究

针对目前同步电机参数辨识方法存在的对输入扰动信号要求严、不能计及非线性因素等缺陷,对同步电机参数在线小扰动辨识技术进行了研究.构建了同步电机参数在线采集系统,建立了同步电机的恰当电路模型和状态方程,采用最大似然估计法在轻载和低励磁状态下辨识电机的线性参数,然后在磁路饱和状态下对饱和参数进行辨识修正,最后在大扰动的情况下,对参数和模型进行检验、修正.仿真计算结果与实测数据吻合较好,证明了文中所提出的同步电机参数辨识技术的有效性.     

海浪水压场正态性及参数模型

在对不同海域、不同海况和不同水深下测的大量海浪水压场数据分析的基础上,采用Epps-Pulley检验方法对海浪水压场信号的正态性进行了检验,进而利用Box-Jenkins方法对海浪水压场信号服从何种线性模型进行了辨识。结果表明,在100 s时间内,海浪水压场信号服从或近似服从正态分布,并可利用AR模型对其进行描述。     

基于改进直方图算法的雷达信号参数特征提取研究

雷达信号特征提取是雷达信号识别中的重要组成部分,直接影响到识别效果的好坏。在研究直方图算法分析雷达信号特征的基础上,提出2种改进的直方图算法:截断直方图算法和窄带直方图算法,并用仿真实验分析影响算法性能的4个因素,验证了直方图算法提取雷达信号参数特征的有效性。