网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。     

物理化学实验“H2O2的催化分解”的改进

基于“H2O2的催化分解”实验中存在气密性差、操作不便、容易产生读数误差等问题,利用废旧医用材料对该实验的装置和数据处理方法进行了改进。改进后的实验操作简便,节省时间,实验结果较真实。     

周期平稳通信信号时差估计

研究了一种利用信号谱相关特性对周期平稳通信信号进行时差估计的方法。研究表明,谱相关时差估计方法较之经典的广义互相关(GCC)法具有更强的抗干扰能力,在多辐射源环境下,该方法可以无模糊地估计各个辐射源的时差。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上,确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足,采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法,通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值,对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取,有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题,同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析,确定了各类组合观测量的适用范围,并结合实测数据,利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算,结果验证了该方法的可行性。     

采用张量方法的盲干扰抑制及信源恢复技术

针对多输入多输出系统受到有意干扰情况下的盲干扰抑制和信源恢复问题,提出一种双阵列天线接收机结构,通过差分处理,在不考虑独立性的条件下实现盲干扰抑制。消除干扰后的数据有明显的张量切片特征,将其堆积成三阶张量,并通过基于张量分解的方法不经信道估计直接恢复源信号,相较于传统基于信道估计的信源恢复方法大大降低信道估计误差的影响,提高恢复精度。仿真结果表明,所提方法较传统基于训练序列进行信道估计的方法能以更小的训练开销达到更优的信号恢复性能。     

基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法

介绍了卫星导航系统常用的自适应抗干扰算法,并指出了各自的优缺点。针对自适应抗干扰算法的难点,提出了一种基于Cholesky分解的自适应抗干扰算法,巧妙地回避了矩阵求逆等复杂运算,大幅度降低了运算复杂度。推导出了利用Cholesky分解求下三角矩阵并最终完成权值求解的公式,基于FPGA设计给出了具体的实现方法。该算法已成功应用于GNSS抗干扰系统中,实测结果表明该抗干扰算法性能优良,权值更新速度快,是一种简单、高效的实现方法。     

改进的最优小波基选取方法与跳频信号检测研究

跳频通信因其良好的抗干扰性和低截获性,在军事通信中备受青睐。因其在军事通信中的重要作用,研究跳频信号的检测方法显得尤为紧迫。基于小波分解与希尔伯特-黄变换的跳频信号检测方法,有效地解决了跳频信号检测过程中时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾的问题,提高了跳频信号检测的精度。在此基础上对最优去噪小波基的选取问题进行了深入研究。通过改进信噪比与信噪比增益这个小波去噪质量评价指标,提出了改进的最优小波基选取方法,有效地解决了非合作通信中信号真值未知情况下最优小波基的选取问题。同时利用这一方法成功实现了跳频信号的检测,为检测跳频信号提供了新思路。