基于速度矢量的双基地雷达模糊函数分析

通过研究双基地雷达系统模糊函数数学模型和当发射信号为高斯单脉冲且目标相对接收机的距离和速度变化时双基地雷达系统模糊函数的特性,分析了目标的速度大小与方向对模糊函数的影响。该模型可有效考核任意发射脉冲信号的双基地雷达系统的分辨力及距离和速度模糊等问题,对研究双基地雷达系统性能有着重要的理论参考价值。     

基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的雷达体制识别

由于现代战争中雷达体制的多样化、复杂化及其综合应用使得雷达体制识别中要处理大量复杂的高维数据,学习矢量量化(LVQ)神经网络不仅能处理有监督分类,而且相对于其他神经网络能以较小的计算量处理大量输入数据,所以采用LVQ对雷达体制进行识别,同时针对LVQ学习速率的变化可能引起学习算法不稳定,采用修正的学习速率算法.在简要介绍雷达体制和LVQ的基础上构造了LVQ神经网络对雷达体制进行分类.通过与径向基神经网络(RBFN)识别算法的仿真对比,证实了方法的有效性.     

一种快速的矢量脱靶量测量算法

为了满足一些矢量脱靶量测量系统实时性的要求,提出了一种快速的矢量脱靶量测量算法.测量中使用了一个小型天线阵列,基于快速傅里叶变换算法,雷达回波的多普勒频率和不同天线接收信号的相位差能够快速地被估计出来,进一步利用非线性优化的方法估计出目标的矢量脱靶量参数.计算机仿真结果表明,该方法原理正确,能够满足实时要求.     

一种简单的直接数字式空间矢量PWM实现方法

针对常规SVPWM实现困难的缺点,根据零序信号注入方法以及“伏 秒”平衡原理,提出了一种新的SVPWM实现方法,利用这种方法可以直接获得逆变器开关触发时刻,因此可以减小运算器执行周期,提高计算速度.用该方法实现了永磁同步电动机的磁场定向矢量控制,并进行了仿真和实验研究,证明了新方法的正确性和优越性.     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。     

混合自旋模型的临界点

本文利用△-Y变换严格给出了n维经典自旋矢量(?)与伊辛自旋σ在六角格子上相间排列的模型的临界点表达式。     

LD-CELP语音编码原理

低时延码本激励线性预测[LD-CELP]语音编码技术是近年来发展起来的一种新型的低速率语音编码技术。其基本原理是,发端根据语音信号的PCM码经过LPC分析后,只向收端发送激励码本的索引,收端在收到码本索引后,寻找码矢量和增益因子,再通过综合为PCM码。其优点在于可以与PCM码互换,很容易入市话网;而且可在16kbps的速率上获得令人满意的语音质量和较低的时延（≤2ms）,是一种很有前途的语音编码技术,它对提高卫星信道利用率和实现卫星地球站的小型化都具有重要意义。本文介绍了LD-CELP的基本原理,并给出了硬件实现方法。     

子波域中图象数据的矢量量化

介绍了子波变换的基本理论及特点,并用它对图象进行三层分解。矢量量化优于标量量化。它已成功地应用于图象的数据压缩。文中应用失显量化法量化图象于波域数据,取得较满意的压缩效果。     

旋转单元电场矢量法的真解判定方法

旋转矢量法可被用来进行有源相控阵列的通道校准。每轮测试后在计算相应通道的幅相时会出现伪解。通过调整固定场矢量的幅度,进行两轮测试,判定两轮测试中绝对解不变的那组解为真解。其辨别方法,在有效判定真解的同时,也降低了计算量与测试量。另外,由于两轮测试时只需测量幅度信息,降低了测试设备复杂度。数值仿真结果证明了此方法的有效性。