蓝牙链路管理的系统级SOC设计方法

提出了事务级面向对象的设计流程TLOOF（Transaction Level Object Oriented Framework），强调高层次的设计和验证，并使用面向对象的Petri网和实时UML相结合的方法，用System C对系统的行为建模．将TLOOF应用于蓝牙芯片的设计中，蓝牙行为模型由链路管理器和链路控制组成，映射为CPU、内存、片上总线、链路控制等体系结构模块．建立了蓝牙链路连接的OOPN模型并描述了事务级模型的类图，完成了系统的仿真．仿真结果表明，该片上系统（SOC）设计方法可以很好地对蓝牙系统建模．     

基于移动GIS和GPS集成的绿化调查关键技术

以掌上电脑为移动设备,采用GPS（全球定位系统）、RTK（实时动态定位）技术,实现了移动GIS（地理信息系统）和GPS的集成.对移动GIS空间数据组织、GPS采集数据的GIS表达、GPS坐标转换等关键技术进行了研究,提出了一种适合于移动环境的GPS坐标转换模型,利用最小二乘法进行了坐标转换参数的求取与平差.构建了应用于绿化调查的移动GIS和GPS集成系统,利用该系统对上海某区进行了绿化信息调查试验.结果表明,所提出的GPS坐标转换模型和所实现的绿化调查系统,在移动环境下具有较好的高效性和实用性.     

基于梯度的结构相似度的图像质量评价方法

虽然基于结构信息的图像质量评价方法——结构相似度（SSIM）模型结构简单、评价性能优于峰值信噪比（PSNR）或均方误差（MSE）模型，但SSIM模型不能较好地评价严重模糊的降质图像．文中提出了一种基于梯度的结构相似度（GSSIM）图像质量评价方法，该方法将梯度作为图像的主要结构信息．实验结果表明，GSSIM模型比SSIM和PSNR（MSE）模型更符合人眼视觉系统特性，能较好地评价模糊图像的质量．     

Rucklidge系统的同步及其在保密通讯中的应用

分析Rucklidge系统的稳定性，采用非线性反馈的方法构造了一个同步系统．用Lyapunov方法从理论上证明了误差系统的零点稳定性，在Matlab上进行了数值仿真，给出了系统的同步误差图，结果表明驱动系统和响应系统能够很好地达到同步．对系统的第二变量Y（t）进行扰动，数值仿真表明在扰动下系统仍能很好地同步，说明同步系统具有抗干扰性．然后把该同步系统应用到保密通讯中，信息信号m（t）和混沌变量Y（t）相加成为混沌传输信号s（t），在接收端信息信号被有效地复原出来，数值仿真结果表明通信方案是可行有效的．     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度．     

基于Simulink的OFDM通信系统仿真

正交频分复用（OFDM）是四代移动通信的核心技术，它是实现多媒体业务发展的基础．讨论了如何利用Simulink进行OFDM系统仿真，并给出了具体的仿真模型．利用仿真模型得到OFDM差错性能分析结果，通过对结果的分析，提出了改善性能的方法．     

基于HLA电力市场仿真系统模型的设计与实现

基于高层体系结构（HLA）标准，针对单一买方电力市场模式，构建了基于HLA的电力市场仿真系统模型．设计了1个联邦对象模型（federate object model，FOM）、5个发电公司仿真对象模型（simulation object model，SOM）、1个电网公司仿真对象模型和1个用户仿真对象模型．在联邦对象模型中设计了发电公司类、电网公司类2个对象类、1个交易类交互类，详细给出每个对象类的属性和交互类的参数．应用国防科技大学开发的高层体系结构建模工具KD_OMDT实现了这些联邦对象模型和仿真对象模型，并给出了实现结果图．依据此设计可以进一步实现基于HLA的电力市场仿真系统．     

一类典型工业过程的RBF神经网络控制

根据一类典型工业过程的特点，提出了一种神经网络控制方案．该方法基于ＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络辨识过程模型，然后在此模型基础上设计内模控制．利用连续搅拌反应釜（ＣＳＴＲ）系统进行仿真设计，结果表明方案有效．     

一种面向对象系统安全模型

提出了一种面向对象安全模型．这个模型是一种信息流模型，其主要元素是对象．对象之间通过一个特殊对象——消息，进行信息交流．基于面向对象和通信顺序进程（ＣＳＰ）的概念，给出了一个说明和证明系统安全性的方法     

用GPS测定TEC的硬件偏差估计方法及其计算结果分析

利用全球定位系统（GPS）测定电子浓度总含量（TEC），必须考虑GPS卫星和GPS接收机的要底的影响（即硬件延迟、频偏），本利用两参数的时空演变模型，讨论了GPS本底变化的稳定性问题。结果表明GPS系统仪器的本底变化是稳定的。     

基于联邦卡尔曼滤波的某舰船组合导航系统的设计

为了得到更高精度的导航信息,在某船现有的固定指北惯性导航系统的基础上,将惯导与GPS结合,设计了一种基于联邦卡尔曼滤波的舰船用组合导航系统,研究了该组合导航系统的数据处理方法,并对该组合方式进行仿真,验证了可行性.     

基于专家系统的电源规划

在分析电源规划中专家经验的基础上,将产生式专家系统引入入电源规划中,实现了对工程约束条件的表示,并在规划前期实现了对不可行方案的大量裁减,从而减少了规划后期优化计算的工作师时,结合生产模拟方法,设计出基于专家系统的电源规划方法,并进行了验证,结果表明：该方法是行之有效的。     

移动地理信息系统数据模型与3S集成关键技术

在掌上电脑硬件平台下，对地理信息系统（GIS）数据模型进行了研究．通过比较与分析，提出了一种面向对象的移动GIS数据模型，设计和实现了一个移动地理信息系统，探讨了系统设计和实现的关键技术，包括低内存环境下的大数据量组织与管理，与全球定位系统（GPS）、遥感等的集成技术，构建了一个可支持数据移动采集、定位与导航、多源数据融合等应用的集成应用服务环境．在上海某区进行试验，结果表明所提出的移动GIS数据模型和构建的集成服务环境具有较好的高效性与实用性．     

基于神经网络的GPS坐标转换方法研究

全球定位系统(GPS)与地理信息系统(GIS)结合是湿地研究的关键技术之一.将神经网络方法用于GPS全球坐标系统和地方坐标系统之间数据坐标转换研究中,建立了三层前馈神经网络模型.训练方法采用Levenberg-Marquardt算法,并改进其性能函数以提高网络的泛化能力.对神经网络模型的建立、网络的训练方法、仿真曲线、神经网络的输出结果进行了详细的讨论.仿真结果证明改进的Levenberg-Marquardt算法适用于GPS数据坐标转换问题.选择松辽流域为研究区域,以流域内扎龙湿地为中心进行了考查.结果表明,神经网络方法能够建立坐标转换的复杂模型,是一种效率高、准确性高的方法,在湿地保护的动态数据分析方面具有一定的意义.     

基于二次散射体模型的GPS/蜂窝网混合定位方法

 针对蜂窝网精度不高及GPS在复杂环境下存在信息不足等各不可抗的缺陷,采用基于GPS和蜂窝网相结合的混合定位方法,来改善定位的可用性,和提高定位精度.针对影响GPS/蜂窝组合定位系统精度的主要因素NLOS传播,采用二次散射体模型抑制NLOS传播影响,其思路在于将散射体作为虚拟基站,抑制蜂窝的NLOS误差,辅助GPS定位,并改善精度因子(DOP),把NLOS误差转化为确定性的模型因素,因此定位精度主要取决于定位参数的测量精度,和非直达波引起的参数偏差无关,从而进一步提高了复杂环境下GPS/蜂窝混合定位精度.通过在静止、运动、ROS模型、高斯噪声传播环境下的仿真实验证明,该方法具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

双星系统高精度共视授时技术

远距离、高精度的时间同步对SDH通信网、电力系统调控和卫星导航系统等有着极其重要的意义.在深入研究双星定位导航系统与GPS共视授时理论的基础上,提出了采用双星系统共视授时技术实现远距离、高精度时间同步方法,给出具体的计算模型、误差分析、实验平台、数据处理和仿真.实验结果表明,双星系统共视授时技术可以达到15 ns的授时精度,能够实现远距离、高精度的时间同步.     

基于"3S"技术的水环境管理信息系统模式

水资源短缺、水污染加剧、水环境恶化是当今世界所面临的共同问题。文章对我国水环境现状问题进行了分析 ,并在此基础上建立了一个基于“3S”技术的水环境监测管理信息系统模式 ,对系统的软硬件组成和具有的功能进行了详细介绍。所得结论对建立完善我国水环境管理信息系统具有重要的参考价值     

新的非线性滤波算法在GPS/DR组合导航中的应用

为解决传统粒子滤波算法中样本贫化的问题,提出一种新的粒子滤波算法.在重要性采样过程中,利用最新测量值,结合UKF滤波来产生粒子滤波中的建议分布;同时在再采样过程中,用高斯混合模型表示后验状态密度,引入最大期望(Expectation Maximization,EM)算法来获得该后验状态密度的参数,从新的参数分布中进行采样得到样本粒子,取代传统的再采样过程.把新算法应用到车辆组合导航系统中,仿真结果表明新算法的有效性.     

基于BP神经网络的GPS/SINS姿态测量融合算法

针对传统全球定位系统/捷联惯性导航系统(global positioning system/strapdown inertial navigation system,GPS/SINS)组合系统信息融合技术存在的不足,设计了适用于GPS/SINS组合系统姿态测量的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并在标准BP算法基础上,采用限制初始权值和阈值?动态删减隐含层节点数和修改激活函数的改进算法,从而减小BP算法在GPS/SINS组合姿态测量过程中的训练误差,提高网络训练的相应速度及精度?最后通过算法仿真和分析结果图得出改进后的BP神经网络算法在GPS/SINS组合姿态测量系统中高效可行,且测姿性能优越?