基于MSA的高阶调制信号比特度量算法的研究

最小和算法(MSA)折中了译码性能和运算复杂度两个方面,是低密度奇偶校验码(LDPC码)硬件实现最常用的译码算法。比特后验概率对数似然比(LLR)是LDPC码MSA译码的关键参数,现有的高阶调制信号比特后验概率LLR计算方法及简化算法都需要估计噪声方差,估计值影响译码性能。论文从分析M阶无记忆二维调制信号比特后验概率LLR通用的计算方法入手,研究了适用于MSA译码的高阶调制信号比特后验概率LLR简化算法,该算法无需估计噪声方差,进一步降低了运算量和实现复杂度。     

基于数据压缩的LSP参数高效量化算法

文中为解决超长帧编码系统中联合帧数过多导致LSP参数量化性能下降这个问题,将多项式拟合引入超长帧编码系统中,利用多项式拟合压缩LSP参数矩阵,以降低量化时实际联合的帧数。再用分裂矩阵量化器进行量化。仿真结果表明,在120 bps的参数量化速率下,此算法的量化性能优于矩阵量化算法(MQ),平均谱失真比MQ算法降低了0.0719 dB,平均分段信噪比提高了0.1971 dB。     

防空导弹总体设计方法的新发展——弹族化设计

研究了防空导弹一种新的总体设计思想———弹族化设计 ,论述了防空导弹弹族的设计与研制采用预先计划的产品改进P3 I(Pre PlannedProductImprovement)系统方法的必要性与有效性 ,通过对一个覆盖全空域、包含有 3种导弹的防空导弹弹族进行一体化优化设计 ,其结果证明了弹族化设计方法的可行性和优越性     

基于效能分析的工程建设投资分配模型研究

分析了基数滚动切块和层次分析-目标规划(AnalyticHierarchyProcessandGoalProgramming)投资分配模型的利弊,探讨了工程建设投资效能的估计方法,研究建立了基于效能分析的投资分配优化模型.该模型经实际算例分析证明,模型的思路清晰,便于理解和操作,具有较好的实用性.     

相干累加与AR滤波相结合的舰船轴频电场信号处理方法

针对采用电场传感器阵列测量舰船电场的应用场景,为提升目标轴频电场的信噪比,提出一种相干累加结合自回归(autoregressive, AR)模型滤波的方法对阵列电场信号进行处理。对测量得到的阵列电场信号进行时延补偿后累加,同时对环境电场信号进行AR建模,并利用AR模型参数构造滤波器,以对累加后的信号实施滤波处理。为验证所提方法在低信噪比条件下的有效性,对实测阵列式电场信号进行处理,结果表明,所提方法能够在信噪比为-25.39 dB的条件下有效压制噪声频谱,保留轴频线谱,处理后信噪比提高约21.92 dB。     

金字塔渐进融合低照度图像增强网络

针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。     

SiC纤维表面CVD SiC涂层对其单丝强度的影响

采用化学气相沉积(CVD, Chemical Vapor Deposition)工艺在KD-I型SiC纤维表面制备了SiC涂层,选择2h、4h、6h和8h四个时间点研究了沉积时间对纤维性能的影响.结果表明:具有CVD SiC涂层的SiC纤维较无涂层的纤维来说强度有所下降;在所研究的沉积时间范围内,随着沉积时间的增加,涂层的厚度有所增加,涂层由不连续的岛状转变为连续层状,纤维的单丝强度出现了先升后降的趋势.     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

模糊理论在多传感器信息融合中的应用

利用模糊控制理论能较好解决不确定性问题的特点,将测量信息融合问题融入模糊控制问题中来提高多传感器系统的测量质量;提出模糊融合模型,并介绍了将传感器信息作为模糊控制输入的模糊化问题,以及相应的模糊规则的建立、模糊推理和清晰化处理;提出以相交论域中心作为多传感器的事实来进行兼容度和激励强度的解算;最后进行相应的仿真说明及分析.     

RBF神经网络的火箭发动机成本预测

神经网络技术已广泛应用于各工业控制部门, RBF神经网络是对一般BP神经网络的改进.尝试将其应用于固体火箭发动机成本预测中.首先利用已有的成本信息对该神经网络进行训练,使其对已有信息的预测误差小于规定值,再将其用于其他条件下的成本预测.结果表明,实际预测效果较为理想,从而为固体火箭发动机成本预测提供了一种新的方法.