矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

二维虚拟ESPRIT算法的改进

对二维虚拟ESPRIT算法进行了改进 ,在保持原算法计算量小这一优点的基础上 ,提高了阵元利用率 ,或者减小了对阵列结构的要求     

改性 C／C 复合材料快速制备与抗烧蚀性能考核

采用液相浸渍法结合反应熔渗法快速制备了改性C/C复合材料,研究其微观组织及在氧乙炔焰和高频等离子体风洞环境中的烧蚀行为。结果表明：改性C/C复合材料主要含有HfC、ZrC、TaC等高熔点陶瓷改性相,其密度为3.83g/cm3,开孔率仅为4.71%。氧乙炔焰烧蚀360s后,改性C/C复合材料表面形成一层主要由HfO2、ZrO2、Ta2O5组成的致密氧化物层,材料的线烧蚀率为0.00518mm/s。使用高频等离子体风洞考核改性C/C复合材料球头模型,在热流量3.5MW/m2、驻点温度2293℃的条件下考核180s后,模型表面生成致密光滑的氧化物保护层,与基体结合牢固,模型形状及尺寸无明显改变,去掉氧化物后测得其线烧蚀率为0.00172mm/s。     

MEMS磁力线聚集和垂动调制磁场传感器

针对巨磁阻和磁隧道结等磁阻元件的1/f噪声,提出一种采用微机电系统的磁力线聚集和垂动调制磁场传感器。通过将被测磁场从低频转移到几kHz,实现对磁场的DC/AC转化,从而减小了磁阻元件的1/f噪声。基于该方案采用多层膜巨磁阻元件AA002制作了磁场传感器样品,并进行了实验测试,结果表明:磁传感器样品的调制效率达到了19.3%,超过了已有的其他各种调制方案,同时低频磁场的探测能力达到槡120pT/Hz,相比巨磁阻元件AA002提高了40多倍。     

聚钛碳硅烷的结构与性能研究

通过聚碳硅烷与四丁氧基钛的反应。可以制得含钛碳化硅纤维的先驱体聚钛碳硅烷。反应物配比(Ti(OBu)_4)/PC 将直接影响产物的结构与性能。随这一比例的增加,聚钛碳硅烷的可纺性与熔点将有规律地变化。这可归因于以—Ti—O—为桥的交联结构和以—Ti(OBu)_3为侧基的悬挂结构的形成。本文研究了聚钛碳硅烷的结构与性能的关系,并以具有良好成丝性的PTC-0.02与PTC-0.04为先驱体,制得了含钛碳化硅纤维。     

一种基于低扩散通量分裂方法的WENO格式研究

将低扩散通量分裂格式(LDFSS)和加权基本无振荡格式(WENO)相结合,构造出一种混合格式,其中WENO格式用于物理量重构,而LDFSS用于通量分裂。采用这种格式对Riemann问题、钝头体高超声速无粘绕流流场进行了计算,并对超声速平板湍流边界层进行了混合LES/RANS模拟,计算结果表明:相对于采用Lax-Fridrichs分裂的WENO格式来说,这种混合格式对于激波和接触间断的分辨率更高,并且在标量保正性方面更优,收敛性更好;而相对于采用带有Minmod限制器的MUSCL方法进行物理量高阶重构的LDFSS格式来说,这种混合格式在混合模拟的计算中能够更好地反映湍流流场的脉动特性,计算得到的湍流速度脉动量的统计值更加准确。     

DS/FH中窄带干扰的变换域处理方法研究

分别给出了DS/FH混合扩频系统中窄带干扰的两种变换域处理方法。具体分析了基于频域FFT和时频域M_PWD分析的被干扰谱线检测与抑制算法 ,为避免谱泄漏 ,在变换处理之前加窗处理。给出了不同处理算法情况下系统误码率的数字仿真结果     

非线性放大器对伪码测距误差的影响分析

在高精度伪码测距系统中,高功率放大器(HPA)是信号发射链路的重要组成部分,HPA会对发射信号引入非线性失真,进而恶化系统的伪码测距性能.通过理论推导和数值分析的方法,研究HPA的非线性特性对高精度伪码测距误差的影响,给出非线性放大条件下,伪码跟踪误差与放大器类型、放大器输出回退(OBO)、扩频码形参数等的定量关系.研究结果对工程上HPA的选择、功率余量的保留、基带扩频码形的设计等具有重要的参考价值.     

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。     

Client/Server 模式的智能语言集成框架

将ＡＩ技术集成到主流信息技术之中是提高信息系统智能化水平的一项十分重要的基础性工作。本文讨论一种Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ计算环境（简称ＣＳＥ）,它将Ｐｒｏｌｏｇ系统和Ｃｌｉｐｓ系统作为两种特殊的数据服务系统集成其中。ＣＳＥ支持客户应用使用确定的ＡＰＩ,以规范的Ｐｒｏｌｏｇ语言（或Ｃｌｉｐｓ语言）形式请求Ｐｒｏｌｏｇ服务器（或Ｃｌｉｐｓ服务器）提供问题求解服务。文章阐述了这一设计的合理性,讨论了ＣＳＥ的体系结构和实现技术,说明了与特殊数据服务无关的通信机制、ＡＩ语言服务器的挂接技术以及ＣＳＥ应用。