直接序列扩频码元同步的快速捕获及跟踪

讨论基于软件无线电技术的直接序列扩频码元捕获及跟踪的快速算法。利用伪随机序列尖锐的自相关特性,通过计算中频接收信号与本地匹配滤波器的循环相关完成码元捕获,提出了循环相关的两种快速算法,并分析了正确捕获概率及平均捕获时间,最后给出码元跟踪的简便算法及精度。仿真及实验验证了所述算法的正确性和有效性,特别适用于信噪比较低、对设备体积及功耗限制严格的通信系统中。     

基于软件无线电的DS/SS载频跟踪方法

扩频序列的精确同步是接收机正确解扩的关键问题。提出一种基于软件无线电技术,对DS/SS载频偏移量实现快速跟踪的数值算法,并讨论了实现步骤及估计性能。该算法具有三个优点:(1)可消除载频初始相位的影响。(2)适于极低信噪比条件下的载波跟踪。(3)算法简便,易于实现。仿真及实验均验证了此算法的可行性。     

基于深度置信网络的火炮炮口振动预测研究

火炮炮口振动数据准确预测后,可以对火炮随机振动误差进行补偿,对高机动条件下提高装备火控系统的精度具有重要意义。机器学习方法的进步为提高数据预测精度提供了有效途径。提出一种基于深度置信网络的火炮炮口振动预测模型,通过定义阶段、预处理阶段、训练阶段、测试阶段和评价阶段5个阶段,对火炮炮口振动数据进行了预测。结果表明,深度置信网络对炮口振动数据预测可以根据历史数据提取更丰富的数据特征,相较于传统BP神经网络,可以达到更好的预测精度。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

犯罪动态序列的ARIMA模型

运用时间序列分析方法,借助于SPSS软件,建立了犯罪动态序列的季节性ARIMA模型,并对未来的犯罪趋势进行了预测。     

一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法

现有的雷达辐射源识别方法无法有效地在密集的信号环境中对复杂体制雷达进行快速准确的识别.因此,研究了一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法,给出了其并行处理的结构和具体实现算法.在不同密度的信号环境中该方法能够有效地识别出雷达辐射源并且具有较小的运算复杂度.利用计算机对该方法进行了仿真实现,结果表明在密集信号环境中该方法仍然能够快速有效地识别出雷达辐射源.     

一种基于Petri网模型的系统动态安全性分析方法

针对目前安全分析方法通常只能给出导致系统失效的事件发生序列,而对系统运行过程中的一些时序、动态等因素考虑不足等问题,提出了基于Petri网模型的系统安全性动态分析方法,并结合系统状态可达树,建立了系统动态安全性分析模型,得出导致系统失效的所有可能事件的序列及其发生概率.最后,以实例验证了该方法的可靠性和有效性.     

解放军步兵的四大跨越

在中国人民解放军的编制序列中,步兵是一个最早也是主要和基本的兵种之一。还在1927年,伴随着八-一南昌起义的枪声,步兵就出现在了人民军队的战斗序列当中,成为克敌制胜不可或缺的主战力量。在随后的土地革命战争、抗日战争、解放战争、抗美援朝战争中,正是凭借着这支不屈不挠、英勇善战的陆上劲旅,人民解放军先后战胜了国内外武装到牙齿的敌人,赢得了新中国的诞生和共和国的稳固。时至今日,当历史的车轮驶入21世纪的大门后,这支有着光荣历史和彪炳战绩的英雄兵种,又在与时俱进的四大跨越中,以崭新的面貌出现在了世人面前。     

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。     

数学建模竞赛的几点启示

结合我院参加数学建模竞赛的实际情况,指出参加数学建模竞赛应注意的几个问题及应对策略,为今后成功地参加该项竞赛提供一些借鉴.