多载波码分多址在低密度二分图上的建模与分析

多载波码分多址是移动通信重要的多址技术之一,传统方法将扩频序列的构造和多用户检测单独考虑,未能做到发射机和接收机的一体化设计。受到低密度奇偶校验码的启发,基于图论建立多载波码分多址收发机模型,采用二分图定义码片和数据符号间的扩频关系。在此基础上,利用适合低密度二分图的消息传递算法完成多用户迭代检测,推导并分析洪水消息传递和串行消息传递两种检测机制。仿真结果表明,当传统的多载波码分多址系统陷入严重过载而不能正常通信的情况下,基于低密度二分图的多载波码分多址系统依然能够达到理想的传输性能,为下一代移动通信系统的设计提供了有益的参考。     

同时收发认知抗干扰系统的改进能量检测算法

为增强复杂电磁环境中同时收发认知抗干扰通信系统的性能,研究了基于该系统的改进能量检测算法,推导出瑞利衰落信道中系统的检测概率、虚警概率及中断概率的理论表达式。该改进方法思想是将自干扰信道容量与接收机所需传输速率进行比较,通过比较结果确定能量检测门限值。仿真结果表明,改进能量检测算法能够有效地降低自干扰信号对同时收发认知抗干扰接收机的不利影响,提升系统的中断性能。     

单相电路的一种谐波和无功电流实时检测方法

提出了一种新的单相电路的谐波和无功电流实时检测方法。它利用三角函数的有关特性 ,对畸变电流中的基波有功和无功电流分量的振幅分别进行计算 ,然后通过低通滤波器把它们分离出来 ,最后得到基波有功和无功电流分量。该方法电路结构简单、动态响应速度快、检测精度高 ;既可得到单独检测出畸变电流中的任何电流分量 ,又能得出谐波和无功电流之和。仿真和实验研究证实了方法的有效性和可行性。     

随机共振在微弱信号检测中的数值仿真

对基于非线性双稳系统随机共振的微弱信号检测技术进行数值研究,利用随机共振机制,浸入在噪声中的微弱信号可以得到有效的放大与增强。给出了基于Runge Kutta算法的双稳系统随机共振模型的求解方法,提出了利用随机共振检测微弱非周期信号的一种新思路。数值仿真结果表明,该方法不仅可以检测出强噪声极低频的微弱周期信号,而且可以对非周期信号进行有效的检测。     

装备技术体系网络建模与结构优化方法

针对装备技术发展管理的重用度和冗余度问题,研究了体系网络建模与结构优化方法。将装备技术抽象为节点,技术关系抽象为边,提出了基于装备技术描述属性框架和技术关系分析的体系网络建模方法;将3种经典的网络社团探测方法应用于装备技术聚类,通过比较评估指标,生成了技术聚类优化方案;基于加权网络中心度算法,识别了对体系冗余影响最大的装备技术。以包含235项激光武器装备技术的技术体系为例,验证了方法的有效性,总结了体系结构的优化结论。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

液体火箭发动机基于模型的故障检测算法

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的故障监控问题,建立了用于发动机故障检测的非线性动态数学模型,设计并实现了发动机系统的广义卡尔曼滤波器。利用新息序列的统计特性,进行了发动机故障新息检测算法的仿真研究,讨论了降低滤波器计算费用的方法以及置信度、自由度对检测算法性能的影响。本文的工作为进一步研究发动机故障在线实时检测算法奠定了重要基础。     

计算机网络攻击效果评估技术研究

计算机网络攻击效果评估技术是信息系统安全评估中一个重要而具有挑战性的课题。目前 ,相关的理论尚不成熟 ,有关的研究报道较少。简要总结了当前已经存在的主要信息安全的评估方法 ,在此基础上 ,从便于实际度量和计算的角度出发 ,提出了基于网络信息熵的评估技术、基于系统安全层次分析的安全评估框架和基于指标分析的网络攻击效果综合评估技术等三种评估模型 ,并分析了各自在使用中应注意的问题     

并行程序运行故障原因识别

高性能计算系统的复杂性和规模的不断增长使得系统的平均无故障时间越来越短,因此系统的硬软件故障导致并行程序运行出错的概率随之增加。此外,并行程序本身可能存在的编程错误也会导致运行出错。由于处理上述两类故障原因的措施迥异,所以在程序运行出现故障时,用户需要关注故障原因的类别。针对这一问题,设计和实现了一种基于作业管理系统Slurm的并行程序运行故障原因识别系统。通过对Slurm进行扩展,监控作业状态,重提交和重运行作业。根据作业运行结果,区分故障原因类别。故障注入方式进行的实验表明,该系统具有较高的识别准确率。     

在非高斯马尔可夫噪声中的Robust检测

文中探讨了在仅已知噪声边缘分布族和相关系数的条件下非高斯马尔可夫噪声中确知信号的Robust检测问题。设噪声样本可表示为一阶AR过程:n_i=ρn_(i-1)+Y_i,(i=1,2,…,N),其中Y_i为独立同分布的随机序列。当p较小时,以检测器效验为性能指标并对ρ取一级和二级近似,分别得到了对应的有记忆和无记忆Robust检测器的结构。