新型多相结构MWC宽带数字接收机设计

提出一种基于多相调制宽带转换器结构的新型压缩采样数字接收机,可对宽带中频信号进行截获。新型接收机结构包括:串并转换、并行相乘、多相滤波三个模块。在用相同乘法器资源的条件下,新型接收机结构的整体数据速率远低于现有的调制宽带转换器结构,并且通过仿真验证了其正确性。该新型结构为调制宽带转换器离散压缩采样数字接收机在现场可编程门阵列上的物理实现奠定了基础,使整个接收机结构更具有实际工程应用价值。     

Optimal policies for stochastic clearing systems with time-dependent delay penalties

We study stochastic clearing systems with a discrete-time Markovian input process, and an output mechanism that intermittently and instantaneously clears the system partially or completely. The decision to clear the system depends on both quantities and delays of outstanding inputs. Clearing the system incurs a fixed cost, and outstanding inputs are charged a delay penalty, which is a general increasing function of the quantities and delays of individual inputs. By recording the quantities and delays of outstanding inputs in a sequence, we model the clearing system as a tree-structured Markov decision process over both a finite and infinite horizon. We show that the optimal clearing policies, under realistic conditions, are of the on-off type or the threshold type. Based on the characterization of the optimal policies, we develop efficient algorithms to compute parameters of the optimal policies for such complex clearing systems for the first time. We conduct a numerical analysis on the impact of the nonlinear delay penalty cost function, the comparison of the optimal policy and the classical hybrid policy (ie, quantity and age thresholds), and the impact of the state of the input process. Our experiments demonstrate that (a) the classical linear approximation of the cost function can lead to significant performance differences; (b) the classical hybrid policy may perform poorly (as compared to the optimal policies); and (c) the consideration of the state of the input process makes significant improvement in system performance.     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

基于随机搜索策略的中继卫星调度方法

高质量的调度方案不仅能满足用户的需求,还能为中继卫星系统的计划编制提供科学的决策手段和依据。针对日益多样化的用户需求,采用全新的中继卫星调度应用模式,允许用户提交多个可以滑动的时间窗口。面向这种调度模式,考虑中继业务中任务调度的灵活性和任务间的冲突,构建考虑多滑动窗口的中继卫星调度模型,并设计基于随机搜索策略的中继卫星调度算法。算法包括任务资源匹配与邻域生成、可用时间段生成、任务冲突分析、邻域搜索与冲突消解以及资源与任务集更新5个算子。通过仿真实验将该算法与基于时间自由度的启发式算法进行对比,验证了算法的有效性。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

星地非理想通道下的导航信号测距偏差分析

针对广义信道下伪码测距偏差与各部分通道测距偏差叠加值的等效性问题,研究星地叠加通道和部分通道特性对伪码测距偏差的影响,并对实际通道中伪距"分层"现象的成因展开分析。通道非理想特性会对导航信号伪码跟踪性能产生影响,综合考虑星地两端通道的非理想特性,通过对导航信号伪码跟踪函数和不同类型通道建模,研究了星地叠加通道和部分通道特性对伪码测距偏差的影响。结合几类典型星地非理想通道,利用软件接收机展开仿真验证。通过分析几类典型通道对伪码测距偏差的影响,解释了零基线双差观测量中伪距"分层"现象的成因。文中模型与相关分析方法可用于解释相关信号质量问题,并指导接收机通道的最优化设计。     

导弹静电放电效应及其防护装置应用研究

静电防护是导弹研制的刚性要求.简述了导弹发生静电荷沉积的主要途径,介绍了导弹静电放电的3种典型形式,基于相关典型试验和实测数据,分析了静电放电电流效应和静电放电电磁脉冲效应对导弹可感测辐射信号和系统信噪比的不同作用效能,研究了导弹安装静电放电器前后对安全性和功能性能的影响,介绍了静电放电器的典型应用方式,综合论证了导弹...     

粘弹性谱随机有限元

发展了一种粘弹性谱随机有限元法(VSSFEM),并将其用于固体火箭发动机装药结构随机分析。基于不可压或近似不可压粘弹性增量有限元方法和正交展开理论,考虑固体推进剂泊松比的随机性,推导了粘弹性谱随机有限元列式,最后对弹性约束的圆柱形中孔药柱进行了随机分析。算例分析表明该方法能够正确有效地进行粘弹性体随机分析。     

卡尔曼滤波框架下优化增益异类噪声处理方法及其应用

针对基于卡尔曼滤波框架算法只能处理已知高斯噪声系统的局限性,设计能够同时处理含有异类噪声系统的改进算法.将不确定系统受到的干扰分成高斯噪声和未知有界噪声,对噪声特点进行分析,并将其加入状态方程和观测方程;在吸收集员滤波优点的基础上,对标准卡尔曼滤波进行改进,通过计算包含两种异类噪声系统状态的最小均方误差,得到该条件下滤...     

DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。