水声通信中多普勒频移补偿的仿真研究

在水声通信中，收发双方存在相对运动时产生的多普勒频移将严重恶化载波恢复和符号同步。因此多普勒频移补偿是水声通信的关键技术之一，并日益受到人们的重视。提出了一种全新的、适用于收发双方存在较大相对速度时的多普勒频移检测和补偿技术。同时对与之相关的模糊度函数法、数据帧插入信号的选取、信号采样率转换、插值因子的确定与插值等问题进行了研究，通过仿真试验对多普勒频移方法进行了验证，并对其性能进行了分析。     

分布式被动传感器网异步采样下的机动目标跟踪

针对分布式被动传感器网的特点，提出了一种异步采样条件下机动目标跟踪方法。该方法采用交互式多模型概率数据互联滤波器跟踪机动目标。为启动滤波器，采用最大似然法估计目标初始状态；为适应异步观测条件，提出了马尔可夫转移概率计算方法。仿真实验表明，在分布式被动传感器网中采用该算法能有效进行机动目标跟踪。     

欠结构水下机器人的自适应位置跟踪控制器的设计

欠结构水下机器人的控制是一个具有很大难度的课题。研究了一种欠结构多方位智能机器人的跟踪问题，在机器人参数不确定及存在未知环境扰动的情况下，设计出了连续的自适应控制器，使得机器人可以自动地跟踪任意光滑的轨迹，并且跟踪误差收敛于半径为任意小的原点的邻域。Matlab仿真研究表明了该控制方案的有效性。     

基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

几种简化联合概率数据互联算法性能分析

针对最优联合概率数据互联算法复杂、运算量大的问题,目前提出了许多简化的联合概率数据互联算法。为了清楚地了解这些算法在不同环境下在跟踪精度、实时性等跟踪性能上的差异,对几种典型的简化算法进行了详细的性能分析。给出了简化算法的数学模型,然后从理论上对这些算法进行了优缺点比较,最后选取了多种典型的与实际工程背景相近的多目标运动环境,对几种比较有代表性的简化算法在这些环境下进行仿真实验,并根据仿真结果对它们各方面的性能进行综合分析。     

一种用于多径衰落水声信道的盲均衡算法仿真研究

在水声数字通信中，严重的多径衰落和多普勒频移是影响通信性能的两个主要因素。研究了一种分数间隔判决反馈盲均衡结构，以有效地克服水声信道多径衰落的不利影响。同时，针对水声信道的时变多普勒特性，在分数间隔判决反馈结构的基础上，提出了一种修正常数模分数间隔判决反馈盲均衡与二阶数字锁相环相结合的盲均衡算法，以纠正信道引入的载波相位旋转。最后通过计算机仿真，将该算法与常数模波特间隔判决反馈盲均衡算法进行了性能对比，仿真结果证明了该算法的有效性。因此，该算法具有良好的实用性和应用前景。     

基于粒子追踪的风场可视化方法

为了更直观地表示三维风场的变化特点，针对气象风场数据集的特点采用粒子系统的方法可视化表示风场属性，提出了通过粒子的位置变化动态反映风场速度方向以及大小，同时将风场涡旋度的强弱映射成粒子本身的旋转状态，最后选取CDC数据中心的风场数据验证了实验结果。     

一种新型的天然气储运技术--NGH

针对天然气管线、LNG、CNG等传统的气、液态气体储运方式普遍存在投资高、难度大等缺点，气体资源需求的扩大也迫切需要新型安全、经济的储运技术等问题，对天然气和水在一定条件下生成结晶状物质(NGH)的特点使得天然气以固态方式进行了研究。结果表明，NGH制备和储存条件温和，分解技术难度不大。与传统储运技术相比，应用NGH技术储运天然气密度高、费用低而且安全可靠，在天然气储运、煤层气开采和矿井瓦斯处理等方面具有很高的应用价值。     

Research ＆ Development of Grade X70 LSAW Steel Pipes for West-East Gas Pipeline

In this article the research and development of X70 large diameter longitudinal seam submerged arc welded (LSAW) steel pipes for West-East Gas Transportation Pipeline project (WEGTP) in China are introduced, including the key technique, fabrication of pipe production line, mass production and the latest progress of LSAW steel pipe technique.     

基于压缩感知的实时在线目标追踪

在正负样本区域随机抽取了不同尺度下图像的局部二值模式(LBP)特征,将高维的特征信息投射到低秩的压缩域,并据此建立了表观模型.使用一个随机稀疏测量矩阵来压缩前景和背景目标.将追踪问题转化成为了一个使用朴素贝叶斯分类器的二元分类问题.所提方法可以较快速、实时地在线追踪目标,同时解决了目标尺度变化、遮挡问题.