基于WSID网络的装备管理系统设计与实现

针对野外驻训或战场上的装备管理不便问题,文中设计并实现了一种基于WSID(Wireless SensorIDentification)网络的装备管理系统,该系统利用融合了RFID技术的无线传感器网络,在任何时间任何地点快速部署多个传感器节点,迅速地建立起装备临时管理系统,灵活、便捷和有效。实验结果表明,该系统能够通过WSID网络对出入库配备ID标签的装备实行有效的管理。     

雷达目标全极化一维距离像的瞬时测量方法

雷达目标宽带全极化测量在雷达成像、目标识别等领域有着重要应用,为此,基于正交频率分集思想,设计了一种用于宽带全极化瞬时测量的矢量信号波形;给出发射信号模型和回波信号模型,利用该波形的单个脉冲回波,可以获取测量带宽内多频点全极化数据,再经逆离散傅立叶变换后可以得到目标的全极化一维距离像;最后,用仿真数据和实测数据进行仿真实验,验证了该方法的有效性.     

一种分析广义脊形传输器件的新型数值方法

利用Compact 2-D频域有限差分(FDFD)法分析广义脊形传输器件特性,得到的本征方程只涉及4个横向场分量,与同时处理6个场分量的本征问题相比,大大降低了CPU时间,同时由给定的工作频率f求解相移常数β,易于实际应用.针对广义脊形传输器件的复杂结构,本文划分了不同的子区.几种代表性的脊形波导传输结构分析结果与其他方法一致,表明了本文分析思路的可行性.     

基于Bayes方法的射击密集度评估

以某远程武器射击密集度鉴定问题为对象,研究了运用Bayes 理论从仿真试验数据中提取有用信息,从而实现在少量试验样本情况下有效完成射击密集度试验鉴定任务的方法.将最大熵法应用于射击密集度估计,介绍了运用自助(Bootstrap)法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法,以及在获得验前信息后结合现场试验样本进行射击密集度鉴定的方法.     

基因短序列模式分析及其在5'剪接位点识别中的应用

短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。     

低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。     

FDTD分析时域平面TEM喇叭天线阵

运用FDTD对时域天线阵进行仿真分析,并在外场进行测量研究。结果表明:阵列可以提高增益,增强方向性,该阵列天线适合于用作实际的超宽带雷达天线阵。     

弹道 FFT频谱分析器研究

文中基于频域测速的基本原理,研究一种弹道FFT分析器系统。在给出该系统基本结构后,研究了在强地物杂波干扰环境中保证测频精度、分辨率和动态范围的基本方法。文中还着重介绍了用于这种频谱分析系统的可编程高速A/D数据采集系统和以TMS32010为主体的高速FFT协处理器系统。它们与IBM/PC和加权ZFFT分析软件共同构成了一个完整的频谱分析系统。     

地形匹配辅助导航中的地形独特性分析

本文提出了一种用于地形匹配辅助导航系统中地形独特性分析方法。该方法从地形匹配的物理模型出发，定义了描述局部地形独特性的一个概率向量，在此基础上，给出了地形独特性的熵度量方法。分析和仿真实验表明，地形熵越小，地形就越独特，地形匹配区的可导航性就越好。     

基于模糊熵与方向相似度的液体火箭发动机故障检测

先定义系统的广义模糊熵及其计算公式，再给出滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与模糊熵之间的负指数解析关系，并基于离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进，提高了滤波器对噪声的敏感度以及故障检测算法对强干扰噪声环境的鲁棒性。同时，根据滑动数据窗口中二模糊聚类数据中心矢量方向相似度的变化来监示发动机系统故障的发展趋势。本文基于受强噪声环境干扰的实际试车数据并用自组织模糊聚类算法作为滑动数据窗口上的聚类算法进行了数字仿真试验。仿真结果表明：基于模糊熵的故障检测算法具有对强噪声环境的鲁棒性，是低信噪比环境下的一种客观的故障检测算法。