SCPC/DAMA卫星通信系统中信道强拆方案探讨

本文提出了ＳＣＰＣ／ＤＡＭＡ卫星通信系统中三种信道拆的方案,并分析了其特点和应用场合。     

EDFA交叉相位调制特性分析

本文讨论了掺饵光纤放大器（ＥＤＦＡ）中Ｅｒ＾３＋粒子跃迁所带来的附加相移特性,认为具有不同载频的光脉冲在经过ＥＤＦＡ时会产生非线性光学效应,这种交叉相位调制特性能够导致调制的不稳定性。     

惯导辅助的三元天线阵欺骗干扰检测算法

对欺骗信号的到达角检测是目前最有效的欺骗检测方法之一,常用的到达角检测又分为载波相位单差和载波相位双差检测。载波相位单差检测技术不能应用于运动载体,载波相位双差技术对多阵元发射的欺骗信号或单路欺骗信号失效。针对该问题,提出一种惯导辅助的三元天线阵欺骗干扰检测技术,该算法主要应用于车辆运动载体,运动载体只需在某一时间段内运动一段距离即可利用该算法进行欺骗干扰检测。该算法对多阵元发射的欺骗信号或单路欺骗信号都同样有效。通过理论分析和仿真实验验证了所提方法的有效性,并得出天线阵基线长度越长,运动位移越大、欺骗源距离接收天线越近,信号入射方向与天线位移方向夹角越接近90°,该方法检测性能越优的结论。     

利用实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪

电离层闪烁影响下的导航信号载波跟踪呈现非平稳、非线性和非高斯特性,这使得传统基于鉴别器和Kalman滤波的载波跟踪改进算法并不能有效减弱电离层闪烁的影响。提出了基于实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪算法,其能够更好地刻画闪烁信号的非平稳特性。通过对跟踪环路同相与正交支路的积分结果进行小波降噪,有效滤除了电离层闪烁引入的非高斯噪声,减弱了闪烁对环路鉴别器的不良影响,提高了跟踪环路的精度与稳健性。实验验证了相关分析和小波降噪跟踪算法的有效性。     

气动光学效应内涵及其对成像探测的影响机理北大核心

带有红外成像探测系统的飞行器在大气层内高速飞行时,光学头罩与大气层之间发生剧烈的相互作用,产生气动光学效应。该效应将引起像偏移、像模糊、像抖动,使得红外成像探测系统对目标的成像探测威力下降、探测精度降低。研究了高速动平台下气动光学效应的内涵及其对红外成像探测系统探测威力、探测精度的影响机理,对典型飞行状态下产生的气动光学效应进行了数学仿真计算,得到了仿真计算结果,并对仿真结果进行了分析。     

基于中间表示规则替换的二进制翻译中间代码优化方法

动态二进制翻译在实现多源到多目标的程序翻译过程中,为屏蔽不同源平台间的硬件差异引入中间代码,采用内存虚拟策略进行实现,但同时带来中间代码膨胀问题。传统的中间代码优化方法主要采用对冗余指令进行匹配删除的方法。将优化重点聚焦在针对特殊指令匹配的中间表示规则替换上,提出了一种基于中间表示规则替换的二进制翻译中间代码优化方法。该方法针对中间代码膨胀所呈现的几种典型情景,描述了中间表示替换规则,并将以往应用在后端代码优化上的寄存器直接映射策略应用在此处。通过建立映射公式,实现了将原来的内存虚拟操作替换为本地寄存器操作,从而降低了中间代码膨胀率。使用SPEC CPU2006测试集进行了实验,验证了此优化方法的正确性和有效性。测试用例在优化前和优化后的执行结果一致,验证了优化方法的正确性;优化后测试用例的中间代码平均缩减率达到32.59%,验证了优化方法的有效性。     

“低慢小”无人机雷达探测研究与展望

小型无人机的雷达截面较小,对它实施远距离探测难度较大,且环境因素和误报问题也会影响雷达探测的表现。然而,雷达探测仍是最前沿的无人机探测技术之一。探讨无人机雷达探测系统在探测和追踪无人机方面的应用和挑战。介绍无人机雷达探测系统的基本原理和研究热点,详细分析无人机雷达探测系统在探测和追踪无人机方面的效果以及遇到的性能和技术上的挑战。未来的研究可以使用合成孔径雷达和集成多个传感器的方法来进一步提高雷达探测系统的探测性能并减少误报数量。同时,机器学习和人工智能技术的应用也可能有助于提高探测精度,使雷达系统适应不同的环境和目标。     

基于NFxPEM算法的调制气流声源的非线性补偿研究

针对调制气流声源存在较强的谐波畸变,将声源系统等效为Hammerstein非线性模型,利用该模型下的预失真技术对声源进行非线性补偿研究。根据辨识的Hammerstein模型中静态非线性部分带有直流分量的特点,给出了考虑直流分量补偿的预失真算法,并用数值仿真验证了算法的准确性和直流分量补偿的必要性。在非线性补偿实验中,根据单频信号辨识得到Hammerstein模型参数,采用NFxPEM算法求得对应的预失真Wiener模型参数和预失真波形。实验结果表明,与直接发射相比,补偿发射后声波的功率谱中谐波能量有所下降,而基频能量有小幅度的上升,说明了研究思路的正确性。     

模型不可知的联合相互学习

主流的联邦学习(federated learning, FL)方法需要梯度的交互和数据同分布的理想假定,这就带来了额外的通信开销、隐私泄露和数据低效性的问题。因此,提出了一种新的FL框架,称为模型不可知的联合相互学习 (model agnostic federated mutual learning, MAFML)。MAFML仅利用少量低维的信息(例如,图像分类任务中神经网络输出的软标签)共享实现跨机构间的“互学互教”,且MAFML不需要共享一个全局模型,机构用户可以自定制私有模型。同时,MAFML使用简洁的梯度冲突避免方法使每个参与者在不降低自身域数据性能的前提下,能够很好地泛化到其他域的数据。在多个跨域数据集上的实验表明,MAFML可以为面临“竞争与合作”困境的联盟企业提供一种有前景的解决方法。     

疲劳裂纹闭合的非线性超声在线测量

建立了外部载荷作用下用非线性振动-声场调制指数表征裂纹尺寸的数学模型。根据对外载荷与塑性致闭应力共同作用下裂纹面的开闭响应的分析,提出了裂纹张开和闭合应力的在线测量方法。在一块含中心穿透裂纹的铝合金薄板试件上进行了裂纹闭合参数的测量实验,实验结果表明,使用振动-声场调制技术在线测量裂纹闭合参数是可行且有效的,且该方法还能用于分析小裂纹的特殊开闭行为。