基于循环平稳的DSSS系统窄带干扰抑制技术

在对窄带干扰的频谱特性分析的基础上,采用一种新的利用信号循环平稳特性的方法进行干扰抑制。利用LCL-FRESH滤波器对信号进行更精确的估计,从而有效地抑制了窄带干扰。仿真结果表明,同传统时域预测滤波器相比,这种干扰抑制方法,能够更好地估计和消除窄带干扰,具有更加优越的干扰抑制性能。     

作战指数与火力分配统一处理的方法和意义—兼论数理战术学

本文将作战指数与火力分配统一放到战场环境中考虑,提出了作战指数与火力分配的合理性条件和合理交战模式、规范交战模式等概念,证明了规范交战模式是合理的,以及在规范交战模式中作战指数与特征向量的关系,文章最后表达了对建立数理战术学的迫切期望。     

正反向量子斯特林循环有限时间热力学性能界限和优化准则

研究了正反向量子斯特林循环的最优性能.在经典极限下,导出了循环的有限时间热力学性能界限和优化准则.得到了斯特林热机、制冷机和热泵特性参数之间的优化关系.     

关键循环到粗粒度可重构体系结构的存储感知映射

针对已有工作面向粗粒度可重构结构(CGRA)研究循环映射的不足,提出一种新颖的存储感知的关键循环映射方法 MALP。该方法定义RCP_CGRA体系结构模型并阐述关键循环到CGRA的映射问题,通过引入结合数组分簇的多面体数据域划分方法进行循环存储分析,根据分析结果,结合体系结构资源约束实现了循环的有效映射。实验结果表明,与已有的方法相比,MALP方法能够快速分析存储需求并有效降低循环映射的资源占用率,提高数据吞吐量,进一步提升了CGRA上循环映射的性能。     

2012年中国核电行业发展论坛暨核电产业链产品技术交流会在京举行

2012年11月30日至12月01日,"2012年中国核电行业发展论坛暨核电产业链产品技术交流会"在京举行。这次论坛和交流会围绕国内外核电技术的现状与发展趋势,核电厂物项和服务的分级以及核安全法规,核反应堆及核燃料循环,核电安全质量保证与环保,中国核电设备设计制造现状与趋势,坚持自主创新,树立国产化核电品牌,行业新技术、新设备、先进解决方案、成果报告等内容进行了互动、展示、交流。     

一类具变号非线性项和p-Laplacian算子的仇点·边值问题的多个正解

研究一类具Laplacian算子的m点边值问题（Ф（u＇））＇＋q（t）f（t,u）=0,0〈t〈1,u（0）=^m-2∑i=1aiu（ζi）,u＇（1）=βu＇（0）.利用锥上的不动点指数定理,对上述具有变号的非线性项的边值问题进行研究,得到多个正解存在的充分条件．     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

Carlitz 定理的一个注记

置换多项式一直是一个热门的研究课题,事实上,研究有限域上的置换多项式相当于研究有限域上的一一映射.所以它在编码密码、组合设计、代数曲线等许多领域有重要的应用.Carlitz曾经对一些置换多项式有一个刻画,证明了如果f(x)是一个系数在F0的多项式满足f(0)=0,f(1)=l,并且对任意a,b ∈Fq有η(f(a)-f(b))=η(a-b),这里η是Fq的乘法群Fq*的二次特征,则存在某个非负整数j使得对任意χ ∈F0,有f(x)=xpj.本文给出了这个结果的推广.     

基于循环移位和异或运算的对合线性变换研究

在对称密码算法的设计中,为达到良好的扩散作用,设计者一般均选择分支数较大的线性变换.基于循环移位和异或运算的线性变换由于其实现效率较高,已经在很多密码算法中被采用,比如分组密码SMS4、HIGHT,Hash函数SHA -2、MD6等.此外,如果线性变换是对合的,还为解密带来了方便.研究了基于循环移位和异或运算设计的对合线性变换,给出了这类线性变换的计数公式,指出它们的分支数上界为4,并讨论了循环移位的参数与分支数之间的关系,从而为基于这类运算设计的线性变换提供了理论依据.     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。