基于查找表的像素处理器新算法

本文在基本的像素处理算法的基础上，提出了一种基于查找表的快速平滑插值算法。该算法不仅运算量小、精度较高，而且易于硬件实现，适合于高速显示处理系统中。     

气动式振动台气锤产生激励信号的机理及其性能研究

建立了阶梯式活塞气锤的力学模型,揭示了该类气锤产生碰撞信号的机理,针对两种不同型号的气锤,结合大量工程实验仿真生成了不同气压作用下两种气锤产生的激励信号,以激励信号的低频能量为气锤的性能指标,进一步评价了两种气锤的性能优劣.研究结果表明:大气锤的性能明显优于小气锤的性能.     

激光对富碳酸钡YBCO超导材料的改性

利用激光 (CO2 连续激光、YAG连续激光和脉冲激光 )对富碳酸钡YBCO超导材料进行辐照 ,并研究各种激光对超导块材临界电流密度Jc的影响。     

新型微纳材料制备的高性能室温太赫兹光电探测器

可室温运转的高灵敏度太赫兹探测器是该领域的难点。热电原理的太赫兹探测器为解决室温下的宽频段、高灵敏探测提供可能。通过利用石墨烯和钙钛矿等新型微纳材料的高载流子迁移率和优异的热电性能,制备出高性能室温运转的太赫兹光电探测器,探测的光电响应度最高可达到271 mA/W,响应时间小于20 ms。研究表明,石墨烯和钙钛矿等光热电探测器有望成为太赫兹频段新一代高性能探测器。     

电磁脉冲对高频结构的热效应分析

对于Cerenkov型器件,由高频结构温升引发的热脱附会造成的射频击穿,进而导致输出功率降低和脉冲缩短。基于此,研究了电磁脉冲对高频结构的加热温升效应,推导了高频结构的温升公式,指出了理论公式的适用范围,并给出了数值求解试件温升的方法。以二周期1 MV·cm^-1的高频结构为例,进行了温升的数值计算和仿真研究。结果表明,脉宽100 ns的单脉冲对不锈钢试件的温升效应明显高于其他材料。当系统工作在高重频时,电磁脉冲的温升作用可能使金属材料达到气体脱附的阈值从而引发气体脱附形成局部高压。该研究可为高功率微波源中的气体脱附以及射频击穿等研究提供参考。     

液体推进剂液滴高压蒸发研究

本文改进了现有的液体推进剂液滴高压蒸发模型,提出了一个计算高压下液滴蒸发时环境介质气体在液滴中溶解的子模型,该模型中采用了改进的R-K气体状态方程。利用本模型对丙烷在氮气中的高压蒸发进行了计算。结果表明在高压下液滴蒸发时间随压力和环境温度的增加而减小,当压力超过某临界值时,液滴将达到超临界状态。高压下环境介质气体在液滴中的溶解是非常明显的,并且压力愈高溶解性愈大,因此在推进剂高压燃烧中必须考虑溶解性对于液滴蒸发的影响。     

载频带宽同步倍频的高频大带宽线性调频信号光产生方法

针对高载频、大带宽线性调频信号产生需求,提出一种基于级联马赫-曾德尔调制器(Mach-Zehnder Modulator, MZM)的载频带宽同步倍频的高载频、大带宽线性调频信号光产生方法。理论分析表明,通过合理设置级联MZM的直流偏置点和线性调频信号幅度等参数,可产生载频和带宽同步倍频且倍频系数可调的线性调频信号。在此基础上利用光学系统软件进行相应的仿真验证,利用载频和带宽分别为5 GHz和2 GHz的线性调频信号产生了载频和带宽分别为40 GHz、15.07 GHz和58.25 GHz、19.5 GHz的线性调频信号。仿真结果验证了该方法的可行性,也验证了产生的信号具有较好的压缩性。     

CFO条件下的OFDM子载波调制样式识别方法

提出了一种基于信号幅度分布特征与多次方谱线特征相结合的调制样式识别算法。该算法主要基于正交解调后的正交频分复用子载波信号的幅度分布特征,采用直方图统计的方法实现多进制相移键控和多进制正交幅度调制识别,用多方次谱特征实现多进制相移键控类的调制识别。相比基于经典的高阶累积量的调制识别算法,具有更好的载波频率残留偏差适应能力,在载波频率偏差条件下,提高了调制识别率;相比循环平稳方法,具有更好的信噪比适应能力。仿真实验结果表明了该方法的有效性,相同的识别率下能适应更低的信噪比。     

引入测频信息进行无源被动定位的方法研究

无源被动定位技术中一个重要问题，是如何使定位的约束条件尽可能地少，即尽可能地提高方法的可操作性。只利用测角信息（ＤＯＡ）的定位方法，由于可观测性的要求，在单观测平台对运动目标定位时，常常需要观测平台作特殊的机动运动，这种约束给实际操作带来很大不便。本文提出了一种引入测频信息对运动目标进行定位的定位方法，并给出了可观测性分析。运用该定位法定位，观测平台的运动形式可以任意，特别有意义的是，在满足某些条件情况下观测平台还可以完全静止不动。     

面向射频指纹识别的高效IQ卷积网络结构

现有应用于射频指纹识别的卷积网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase, IQ)信号的处理都是将其简单视为图像进行的,存在识别准确率低和计算量大的问题。针对以上问题,提出了一种基于IQ相关特征的卷积神经网络结构。该网络分步提取了IQ相关特征及时域特征,通过自适应平均池化获得了各通道特征均值,并用单个全连接层进行分类。实验结果表明,较传统卷积网络结构,所提网络在多种场景下的识别准确率更高,并且计算量更小。