一种基于交叉关联积分的功放无意调制识别方法

针对同频率连续波信号中的功放指纹分析问题,提出一种基于相空间交叉关联积分的无意调制识别方法(CCI-UMI).该方法通过对功放无意调制的机理分析和对重构矢量沿轨迹概率(PDT)的理论分析,建立了相轨迹比较的基本理论依据和参数选择方法.采用多尺度交叉关联积分算法,在重构相空间实现了对信号细微差别的灵敏比较.对任意波发生器两路通道实测数据的分类实验表明:本方法识别率较高,经合理选择参数,在低信噪比下可获得比功率谱方法和相空间微分方法更好的分类性能.     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

求解压缩感知中信号重构问题的原始对偶算法

压缩感知理论(CS)是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值准确地重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。为求解稀疏信号的重构问题,文章利用了一种基于邻近点算法的自适应一阶原始对偶算法,并证明了其全局收敛性,该算法通过研究l1范数最小化来求解信号重构问题。最后,对提出的算法进行数据仿真,并与压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法进行了对比,数据表明文章提出的算法计算速度更快。     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。     

区域航拍图像重构中的配准与相互校正方法

图像配准与相互校正是区域航拍后续图像处理中图像重构的关键点和难点。针对区域航拍图像 重构的特点,提出了一种基于边缘匹配与三角形校正相结合的方法,为解决复杂环境、多变因素影响下的 航拍图像重构问题提供了一个新的途径。     

低复杂度非规则LDPC码的构造方法

较高的编码复杂度成为非规则LDPC码应用的一个难点。文章从实际应用的角度出发,针对中长码提出了两种低复杂度的非规则LDPC码的构造方法:改进的B IBD和ALDPC,大大降低了编码复杂度。仿真结果表明,构造出的码字比传统的PEG构造方法有一定的性能改善。最后,从非规则码的EX IT图出发,分析了两种构造码子性能的差异。     

具有陷波特性的可重构超宽带天线设计

文中提出了一种具有陷波特性的平面超宽带天线结构。天线采用椭圆形贴片作为辐射单元,使用双端口馈电,通过在椭圆形贴片上开2个C形槽来分别实现不同的陷波功能。测试结果表明,该天线两侧馈电的工作频带分别为2.7GHz~12.7GHz和2.6GHz~12.9GHz,在3.3GHz~4.3GHz和4.8GHz~5.9GHz范围内分别具有良好的陷波特性。天线在整个工作频段内有良好的增益和辐射特性。     

基于提升小波包的漏磁信号去噪研究

为了更好地解决对原始漏磁信号的噪声抑制问题,在讨论提升小波包变换的基本原理及特点的基础上,提出应用这种方法对漏磁信号进行分解和重构。与传统小波包变换相比较,该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,研究结果表明,它能在保留原始漏磁信号有效成分的同时,更好地去除噪声。     

基于SFS的磨粒图像三维重构

研究了一种由磨粒灰度图像直接恢复出磨粒图像三维信息的磨粒三维形貌恢复方法,以几种典型的磨粒灰度图像进行算法验证,实验结果表明,该方法简单,易于实现,恢复后的磨粒三维图像有较强的立体感。在不增加硬件成本的基础上,可以为磨粒的分析提供三维数据,为磨粒图像三维特征的提取奠定基础,对磨粒识别精度的提高产生重要的影响。