降低OFDM信号峰值平均功率比的多信号表示方法及其性能比较

正交频分复用(OFDM)技术的缺点之一是其峰值平均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)较高。为了降低OFDM信号的PAPR,本文对选择性映射(SLM)、部分传输序列(PTS)和交织三种多信号表示方法进行了比较分析,给出了各自的仿真结果,并且将交织与SLM以及PTS方法结合起来,进一步降低了系统的PAPR。     

加权残值有限条法

本文基于微分方程的加权残数解法的基本思想,推导出小挠度受弯薄板在各种边界条件下的加权残数表达式的弱列式,并对于二边简支二边自由薄板受弯问题选取与有限条法相同的位移试函数代入弱列式,给出了加权残数有限条法的刚度矩阵和力矩阵,用例子说明子它的可行性与优越性。     

试论“比”、“兴”在《诗经》音律建构中的重要作用

《诗经》以“比”、“兴”入诗,使诗歌组成因素发生了重大变化,因情景相生、物我浑然、思与境谐而促成了诗歌章句的新的建构。《诗经》奠定了中国传统诗歌的音律格局,成为后世诗歌创作的模准。     

信号特征对分形维数的影响

分形维数是描述信号的一种有效方式,用来作为各种情况下信号复杂度的测量方法。但是对于此种分析的合理解释没有被给出。为了研究信号参数对分形维数的影响,通过对接受信号进行预处理,分别使用盒维数和信息维数进行维数估计,讨论信号采样点数、噪声功率、载频、码率对信号分形维数的影响。仿真结果表明:当采样频率一定时,分形维数在一定范围内对噪声不敏感;码率对盒维数的影响较小,对信息维数的影响较大;载频对信息维数的影响较小,对盒维数的影响较大。     

基于语言评价与模糊数的群体意见共识方法

针对具有自然语言评价信息的群决策问题,给出了一种基于语言评价信息与梯形模糊数的群体意见共识方法.该方法先通过无量纲化处理、语言评价信息转换为梯形模糊数、对梯形模糊数进行集结等步骤,形成群体对方案的综合评价值(梯形模糊数);然后对群体意见进行共识分析和评价;最后对共识结果进行方案排序.通过对实例进行分析,表明该方法能得到切合实际的决策效果.     

基于感知信息共享的C2网络特征分析*

指挥控制(C2,Command and Control)关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的"信息过载"从而影响C2网络性能.对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强.     

四元数在火控中的应用

介绍了四元数的定义、代数运算、三角形式和指数形式以及球面表示形式;综述了四元数在刚体姿态控制,计算机三维图像旋转,彩色图像处理和信号处理分析等实际应用中表示的物理含义,着重探讨了四元数理论在火控领域中应用方法,并对比传统欧拉角火控模型,分析了应用四元数火控模型的优点。最后从理论上得出,四元数理论方法在常规兵器火控系统有广阔的应用前景。     

基于一乘准则的LMR在声音转换中的应用

线性多变量回归中聚类数的选择对转换效果有很大影响,通过研究聚类数与类内均方差、类间均方差的关系确定最佳聚类数。针对传统二乘规则的 LMR 的转换语音在听觉上自然度较差的缺陷,提出了基于一乘规则的 LMR,采用遗传算法解决绝对值条件下转换矩阵的求解问题,实验仿真表明,基于一乘规则的 LMR 的转换语音在主观听觉上优于基于二乘规则的 LMR,ABX 测试识别率平均提高了12.5%,MOS 分提高了0.24。     

卫星通信中波束分集及联合TPC编码性能研究

分析研究卫星移动通信系统中上行链路波束分集接收的可行性和性能及联合TPC编码性能。分析了波束交叠、波束增益对多波束卫星通信系统的性能影响,建立了用于多波束分集处理的系统模型;引用基于MGF函数的性能分析方法,针对波束分集的研究,得到了Nakagami-m衰落信道条件下的多波束相干最大比合并(MRC)性能;利用计算机仿真验证算法的有效性,并进一步分析了联合Turbo乘积码(TPC)编码的性能。通过研究表明,在多波束卫星通信中采用分集接收处理不仅完全可行,而且可以有效提高上行链路的性能,降低地面终端的发送功率,解决上行链路发送能力不足的问题,联合TPC编码可以获得进一步的性能增益。     

防空导弹火力单元战斗效率评估

从防空战斗的实际需求出发,结合现行防空作战运筹理论中存在的问题,提出了防空导弹火力单元战斗效率指标应包括完成射击任务概率和毁歼空中目标数量等分指标的观点,利用概率论和军事运筹等方法,分析了这两项分指标的构成要素及其相互关系,并建立了相应的评估模型,结合实例说明了模型的具体应用.