频率估计的多段异频等长信号相位积累算法

为提高信号频率估计精度和扩展已有方法的适用范围,提出一种基于相位积累的多段异频等长信号的频率估计算法。首先生成异频分析参数矩阵,克服分段信号频率不等问题;其次设计相位差补偿因子,克服分段信号相位不连续问题;最后搜索相位累积频谱最大值,获得信号频率估计值。为验证算法的正确性,给出了相应的数学推导证明。仿真实验结果表明,该算法具有较好的频率估计精度,频率估计误差约为现有方法的1/2,较为接近克拉美罗下限。     

一种双频圆极化平面单极天线的设计与实现

文章设计了一种用于实现S波段双频圆极化的平面单极天线。该天线通过在圆环形单极子贴片上加载四个相互之间夹角90°的支节,分别实现了在2.4 GHz~2.52 GHz和3.28 GHz~3.39 GHz两个频段的圆极化辐射,通过阶梯形激励条带的设计,改善了阻抗带宽。借助于仿真软件对天线参数进行优化,并在此基础上制作了实物。测试结果表明,该设计达到了仿真的效果。该天线结构简单,加工方便,制作成本低,具有实际的应用价值。     

基于影响网络与不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型及求解方法

拟制作战计划的关键是生成作战行动序列.考虑作战行动过程中的不确定性以及激烈对抗性,以影响网络分析作战行动和战场态势之间的相互影响,用不完全信息博弈分析敌对双方之间的对抗,建立了基于影响网络和不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型,并给出了求解方法.通过计算实例说明了模型及其求解方法.结果显示该模型生成的COA更适应于对抗环境.     

无线冲击波超压测试系统研究

对比了6种不同弹种的国军标对冲击波测试的要求,总结了现有引线式和存储式冲击波测试方法的优缺点。重点介绍了一种小型无线冲击波测试系统,给出了系统的组成、工作原理及实验结果,实测数据表明该系统工作可靠、使用方便,符合国军标的相关要求。     

基于正弦高斯组合的UWB脉冲波形设计

针对美国FCC关于超宽带传输系统提出的辐射掩蔽特性,提出了一种基于正弦高斯组合的UWB脉冲波形设计新方案。以一组正弦高斯脉冲为基函数,利用最小均方误差准则(LSE)选取加权系数对基函数进行线性组合,通过调整基函数的载波频率和脉冲形成因子,对波形进一步优化。分析了TH-PPM UWB多用户系统的误码率性能。仿真结果表明,与高斯二阶微分脉冲、随机系数组合脉冲相比,基于正弦高斯组合脉冲具有更高的频谱利用率,误码性能更优。     

正弦高斯组合的UWB脉冲波形设计

针对美国FCC关于超宽带传输系统提出的辐射掩蔽特性,提出了一种基于正弦高斯组合的UWB脉冲波形设计新方案。以一组正弦高斯脉冲为基函数,利用最小均方误差准则(LSE)选取加权系数对基函数进行线性组合,通过调整基函数的载波频率和脉冲形成因子,对波形进一步优化。分析了TH-PPM UWB多用户系统的误码率性能。仿真结果表明,与高斯二阶微分脉冲、随机系数组合脉冲相比,基于正弦高斯组合脉冲具有更高的频谱利用率,误码性能更优。     

航空集群机载网络Failure-Oblivious路由策略

航空集群机载网络作为集群成员间信息交互的纽带,其路由策略性能优劣直接影响信息传输实时性与可靠性,从而制约网络化集群作战效能发挥.考虑到航空集群机载网络具有诸多不确定性,为应对路由失效以及尽可能避免路由更新,从路由选择算法的角度,在软件定义网络架构下提出Failure-Oblivious路由策略.与传统路由策略不同的是,...     

基于正交试验设计的内燃机缸套和活塞环磨合过程数学模型的建立

在对内燃机缸套和活塞环磨合过程进行试验研究的基础上,提出了基于正交试验设计的内燃机缸套-活塞环磨合过程磨损量和磨合时间的数学模型,并对试验结果进行了多元正交多项式回归分析,进而利用磨合过程的数学模型分析了各影响因素对磨合过程的影响.磨合模型的建立对确定合理的磨合时间和磨合规范,提供了理论和方法的依据.     

基于磁强计和光纤陀螺的小卫星姿态确定非线性滤波算法

提出了一种小卫星姿态确定的非线性滤波算法,该算法利用三轴磁强计和光纤陀螺作为姿态敏感器。在非线性滤波器的设计中,从两个方面对平方根sigma点卡尔曼滤波方法进行改进。第一,把姿态四元数的矢量部分、光纤陀螺的漂移和噪声组合,得到滤波器的增广状态向量;第二,分别建立向量旋转模型、最优化模型和误差四元数乘法模型来确保非线性滤波过程中四元数的归一化约束。仿真分析结果表明,本文提出的非线性滤波算法能够有效地提高小卫星的定姿性能,与扩展卡尔曼滤波相比,具有较高的精度、稳定性和较快的收敛速度;与无迹卡尔曼滤波相比,收敛性相当,但是精度略优,稳定性和计算效率较高。     

基于稀疏表示和非参数判别分析的降维算法

针对人脸识别问题提出一种新的监督降维算法。算法首先基于稀疏表示理论,利用同类样本间的稀疏重构来构建图。此方案不仅可以克服传统图构造方法中参数选择的困难,而且能够更好地刻画类内信息。然后,算法采用非参数类间离差来刻画类间信息,非参数类间离差在处理复杂分布数据时相比于参数类间离差更具判别力。最后,算法通过保持类内稀疏重构关系的同时最大化非参数类间离差来求得最优的投影矩阵。在ORL和Extended Yale B公共人脸数据库的实验表明,该算法能够获得较好的识别结果。