残差域加权ACF基音周期检测算法

针对传统自相关(ACF)基音周期检测算法存在较多的倍频和半频错误,文章提出一种基于线性预测残差域加权ACF基音周期检测方法。首先对语音信号中心削波,减小共振峰的影响;而后进行线性预测分析获得残差信号,对其求自相关值和循环幅度差(CAMDF)值,以CAMDF的倒数值为权重加权ACF进行基音周期检测;最后通过基音平滑算法对提取的基音轨迹进行后处理。仿真实验表明,该算法可降低基音提取的倍频和半频错误,提高估计精度。     

细观尺度下推进剂/衬层/绝热层粘接界面参数反演研究

针对经验法无法保证细观尺度下粘接界面(推进剂/衬层/绝热层)内聚力模型准确性的问题,通过扫描电子显微镜(SEM)原位拉伸实验,记录粘接试件在拉伸过程中的变形和破坏,采用数字图像相关技术结合Hooke-Jeeves优化算法的反演识别方法,对界面所采用的双线性内聚力模型参数进行反演识别,并通过界面单元的损伤因子(SDEG)变化曲线结合实验结果开展界面损伤分析。结果表明：加载速率为1.2 mm·min^-1时,模型的界面刚度、最大名义应力、界面失效位移分别为6.40 MPa·mm^-1、0.72 MPa、1.80 mm;ε为8%、18%时,仿真与实测的感兴趣区域(region of interest, ROI)位移(U_x)平均误差分别为7.1%、4.9%;损伤因子(SDEG)变化曲线可较好地表征界面的损伤过程。该反演识别方法的精度较高,为细观尺度下粘接结构界面模型参数的精准获取提供一个新的方法。     

因果维纳滤波器均方误差计算公式的简化

从将时间序列的Z变换分解成物理可实现与物理不可实现两部分之和入手 ,通过严密的数学推导 ,简化了噪声与信号不相关时因果维纳滤波器的均方误差计算公式 ,证明因果维纳滤波器与非因果维纳滤波器的均方误差计算公式总是具有完全相同的形式 ,有助于对维纳滤波器的学习和掌握。     

直扩地址码ZCZ码的一种改进方法

直扩地址码的自相关、互相关特性决定了扩频系统的系统容量,好的地址码可以较好地抑制系统的多址干扰。本文通过对ZCZ码的研究,给出了一种ZCZ码的改进方法,解决了ZCZ码自相关特性差的缺点,同时增大了ZCZ码零互相关区间,使其具有更好的多址干扰抑制能力。     

卫星导航抗干扰最优接收机与相关接收机性能分析

为减小抗干扰接收机硬件实现难度,深入研究单天线卫星导航抗干扰相关接收机的性能,并详细分析其频域响应、信干噪比损耗和相关输出函数。分析表明,抗干扰最优接收机与相关接收机信干噪比损耗随着干扰带宽和干扰强度的增加而增大,随干扰频率与中心频率偏差和噪声带宽的增加而减小。此外,干扰将引起抗干扰接收机匹配与相关输出主峰降低和旁瓣抬高,从而影响接收机捕获、跟踪和多径抑制性能。研究结果将为卫星导航抗干扰接收机的优化设计提供依据。     

GPS伪码瞄准式干扰及硬件实现北大核心

GPS(全球定位导航系统)天线滤波和极化抗干扰技术,使得宽带阻塞式干扰的效能急剧下降。为了解决这个问题,提出了一种采用伪码瞄准式干扰方案。方案能够对GPS信号进行干扰,并且干扰性能得到提升。分析了伪码瞄准式干扰原理和评估标准,对GPS伪码瞄准式干扰机进行了设计,分别包括伪码干扰源模块设计和载波模块设计,并给出了个电路的原理和硬件实现。对GPS接收机的载噪比进行了测试,实验结果表明伪码瞄准式干扰,载噪比降低,具有干扰功率集中的优点。相比宽带阻塞式干扰,性能得到提升。     

向南发展 优化兵团战略布局

以向南发展为重点,着力优化兵团战略布局,这既是中央的命令、自治区党委的要求,也是新疆形势的需要;既是兵团职责所在,也是新时期发力重点;既是当务之急,更是战略之举以向南发展为重点,着力优化兵团战略布局,兵团将在以下六个方面发力     

博弈论在无线通信中的应用专题讲座(一) 第2讲 绿色无线通信中基于相关均衡的协同策略选择

文章首先简要介绍了非合作博弈理论的基本定义和性质,综述了运用非合作博弈理论来解决无线通信网络中资源管理等诸多问题的研究现状。在此基础上,探讨了在非合作博弈框架下,引入相关均衡的理论意义和实现途径。继而,文章以如何解决面向绿色无线通信网络的协同策略选择问题为例,从能量有效性角度提出了基于相关均衡的协同策略选择机制。面对分布式且颇具竞争性的绿色无线协同网络,相关均衡能在所建立的非合作博弈的框架下允许潜在中继节点之间某种形式的合作的模型化,从而激励潜在中继节点得到接近"合作的"博弈结果。理论分析和仿真结果验证了所提机制能在收敛性、Pareto最优性和max-min公平性等方面收效甚好。     

一种精确的基于周期序列的信噪比估计算法

文中针对多径信道,提出了一种基于周期序列的信噪比估计算法,利用周期序列良好的自相关特性,精确地估计了接收信号幅度和噪声方差,分析并推导了两径信道下信噪比估计的通用表达式,给出了算法实现的具体过程。仿真结果表明该算法整体估计性能较好,特别适合于低信噪比条件下。与现有的二阶矩四阶矩(M2M4)和频域估计算法相比,在信噪比为-5dB时,估计偏差在1dB范围内的概率分别提高了21%和55.5%。