电缆高辐射热通量下燃烧性能实验研究

利用锥形量热仪对国产典型PVC电缆进行实验研究,分析其在高辐射热通量条件下的热释放速率（HRR）、质量损失速率（MLR）、比消光面积（SEA）、CO产率、火灾性能指数（FPI）、点燃时间（TTI）随直径的变化规律,以及不同热辐射通量对这些燃烧参数的影响。实验结果表明：在相同实验条件下,PVC电缆的HRR、MLR、SEA、CO产率均随直径的增大而增大,FPI随直径的增大而减小,火灾危险性增大;电缆直径的变化对点燃时间影响不大;随着热辐射通量的增大,PVC电缆的点燃时间缩短,HRR、MLR增大,其峰值也增大,烟释放速率（SPR）和总烟释放量（TSR）增加,FPI减小,火灾危险性增大。     

电缆绝缘电阻测试基于嵌入式LINUX系统的驱动开发

在Linux通用驱动程序的基础上,根据电缆绝缘电阻测试的功能需求,结合proc文件系统设计思想,完成基于嵌入式Linux系统的测试仪驱动程序的设计与开发.根据芯片接口设计介绍了读写操作的实现过程;利用中断和互锁机制提高系统效率和稳定性,通过系统调试证明此驱动程序运行时速度快、内存利用率高,能够满足系统需求,具有较好的工程应用价值.     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

光纤激光水听器的PGC实时全数字解调系统

概述了基于麦克尔逊干涉仪的光纤激光水听器的相位载波零差法(PGC)调制解调原理,通过数学推导及仿真,分析了调制信号和混频信号的频差是导致全数字化解调结果错误的主要因素之一。针对该诱导因素提供了可行的解决方案,并实现了基于DSP的1 MHz采样频率下使用PGC方法的全数字实时解调系统。对低频水声波段800Hz水声信号进行解调,实验结果表明:解调信号波形良好。     

灭雷具缆体系统动力学计算模型

为提高灭雷具的作战效率,从灭雷具缆体系统在流体中的动力学特性出发,指出缆索对灭雷具的阻力是影响灭雷具操纵性的重要因素,并采用节点离散法建立了缆体系统在海流中的动力学计算模型;根据仿真数据分析了灭雷具操纵性受缆体系统阻力的影响,并提出了合理的操纵建议。     

遥感数据用户需求融合处理技术

遥感数据是国家的基础性和战略性资源,在经济建设、国防建设、抢险救灾、生态环境保护等方面得到了广泛的应用,发挥着越来越重要的作用,各行各业对遥感数据的需求也越来越多。因此,如何提高对地观测资源的利用率,提高服务响应速度成为迫切需要解决的问题。采用自然语言处理技术,提出了一种用户需求融合处理方法,该方法可以有效地融合归并相同或者相似的用户需求,实现一图多用,引入需求预测和需求融合技术以提高需求融合效率,从而提高对地观测资源的利用率,达到事半功倍的效果。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

一种基于地形分析的多目标关联算法

利用低时空分辨率的卫星遥感观测进行目标群关联,由于目标群运动状态转变的规律性不好寻找,目标群的精确属性特征难于获取,增加了利用目标属性进行关联的实现难度.考虑到地形特征对目标群运动影响的特点,提出了基于地形栅格分析的多目标关联算法.     

认知Ad Hoc网络的MAC层研究综述

MAC层是认知Ad Hoc网络一个很重要的研究领域。它决定频谱的感知策略和接入策略,在保证主用户不受影响的前提下,实现与主用户及其它认知用户的共存。文中综述了认知Ad Hoc网络MAC协议的设计要求以及当前面临的问题和挑战。然后对认知Ad Hoc网络进行了分类。对几种典型的MAC协议进行了分析和对比。最后展望了未来的研究方向。