Ka波段过模慢波结构色散曲线的数值求解 （高功率微波技术研究所专题组稿）

本文运用场匹配法,结合Ka波段过模慢波结构的实际情况,进行轴对称周期慢波结构色散关系的理论推导,得到了一种快速、准确计算适应Ka波段过模慢波结构的色散特性计算方法。根据推导结果,采用Matlab程序编程计算了Ka波段过模盘荷波导的色散曲线。将计算得到的色散曲线与成熟的商业软件计算得到的结果进行了对比,两者误差在2%以内,验证了数值算法的可靠性。计算得到的色散曲线可以辅助选取Ka波段微波源的结构参数,对器件设计有一定参考价值。     

贝叶斯推理模型Index-GMVAE在随机数据缺失填补中的应用

变分自编码器(VAE)推理随机缺失数据还原是近年来一种新兴的数据填补方法,但传统的VAE算法存在后验分布单一,变分推断证据下界收敛慢等问题.因此,提出了一种采用高斯混合后验分布和缺失数据位置掩码推理缺失数据还原的新的贝叶斯推理网络框架——Index-GMVAE.在Mnist手写数字数据集和Adult数据集上分别做了实验...     

盲信道均衡的动量恒模算法

介绍了盲信道均衡恒模算法(CMA)的基本原理,对恒模算法的缺点进行了分析,通过修正恒模算法的迭代公式提出一种动量恒模算法(MCMA)。利用QPSK信号,采用计算机仿真的方法对动量恒模算法与恒模算法进行盲均衡性能比较,模拟结果显示,MCMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰具有明显的优势,有效地改进了信道均衡性能。     

含软判决引导的修正恒模盲均衡算法

在CMA算法基础上,提出了一种混合的修正恒模盲均衡算法MCMA SDD。新算法对CMA算法进行修正,同时引入软判决思想。理论分析和计算机模拟表明,该算法克服了CMA收敛速度慢、稳态误差大的缺点,同时可以纠正相位偏转。与CMA SDD算法相比,具有更快的收敛速度和更低的稳态均方误差。     

多视图三角化中特征点噪声尺度的自适应估算

鲁棒性多视图三角化方法通常借助重投影误差经验阈值来剔除图像对应中的错误匹配,该经验阈值的选取直接影响三维重构场景点的数量和精度。在分析图像特征点定位噪声及对极传递几何原理的基础上,建立对极传递过程不确定性的传递模型,提出一种基于核密度估计的最优噪声尺度估算方法,并将该噪声尺度作为多视图三角化中错误匹配筛选的依据。实验结果表明,该方法可以获得准确的噪声尺度估计,从而有效提升多视图三角化方法的三维重构质量。     

会跳舞的花花草草

会跳舞的草在云南怒江上江镇风柳村的山坡上,生长着一种奇特的草本植物,当地人称"风流草"。它植株高60~80厘米,枝丫生长四、五片以上宽1厘米、长3厘米的叶子,呈嫩绿色。平时它与其他草类植物无异。奇怪的是每当有青年男女在它旁边互唱情歌时,草叶似有灵性就会互相摆动,翩翩起舞。甚至在歌声激昂时,每     

基于位置矢量的大椭圆导航参数计算方法

基于椭球体的大椭圆航行是一种经济可行的远洋航法,为确保船舶沿期望的大椭圆航线航行,提出了一种大椭圆航线导航参数计算方法。该方法采用位置矢量法求解大椭圆顶点,进而定义了长轴矢量和短轴矢量,并在此基础上推导了形式更为紧凑的航向角、航程和偏航距计算公式。算例分析表明:该方法推导的公式计算简洁,可有效解决航海中大椭圆导航的计算问题。     

基于“当前”统计模型的机动目标自适应跟踪算法

针对"当前"统计模型对加速度极值及机动频率需人为设定的缺陷,提出了一种基于滤波残差的高斯型隶属度函数改进算法,该法在跟踪过程中对加速度极值进行自适应调整。引入一种基于残差的Sigmoid二次型隶属度函数,通过自适应改变机动频率,使模型趋于目标真实状态。理论分析和仿真结果表明,改进的模型避免了人为引入误差,提高了机动目标的跟踪精度,算法简单,易于工程实现。     

一种Myriad滤波器中线性度参数的计算方法

以最小渐进方差准则为基础,分析了SαS分布模型参数对Myriad滤波器线性度参数的影响,推导了SαS分布模型参数α与Myriad滤波器的线性度参数K之间的关系曲线,提出了一种线性度参数K的计算表达式,并与传统的经验公式和实际数据进行了比较。结果表明:相对于传统计算方法而言,所提出的公式对实际数据的逼近效果更好、形式更为简洁,具有较强的实用性。     

基于组合复调制高斯函数的数字滤波器设计

针对数字信号处理中的滤波器设计问题,给出了一种数字滤波器设计方法,即利用复调制和线性组合将多个具有不同中心频率的高斯函数时域进行叠加。研究结果表明:所设计滤波器的性能主要取决于组合复调制高斯函数的形状参数σ、频移Δf和时间长度t,通常取σ∈[0.1,1],Δf∈[0.132 5/σ,0.265/σ],t∈[-4σ,4σ]。