一个GAP启动子的分析及点突变体构建

甘油醛-3-磷酸脱氢酶基因(GAP)作为常见的持家基因在微生物中普遍表达,因而其启动子(PGAP)被认为是一个强的组成型启动子;首先,预测并克隆了双叉双歧杆菌的GAP启动子,并利用葡萄糖醛酸苷酶基因为报告基因,分析了PGAP在大肠杆菌和双歧杆菌中驱动表达的强度;不同碳源的发酵实验表明:PGAP在葡萄糖培养基中强度最高,而3种底物类似物对PGAP强度的影响各不相同;对PGAP预测的-10区进行了系列点突变,具有更接近sigma 70启动子共有序列的突变体p MGAP3表现出更高的驱动强度;最后,通过对代表性双歧杆菌PGAP序列的比对,表明在一些核心区域,如可能的TATA盒、转录起始位点、核糖体结合位点高度保守。     

主瓣干扰下混合极化系统单脉冲角度估计方法

当压制干扰源与目标方向相临近时,雷达天线对干扰信号的接收增益很大,形成主瓣压制干扰,对雷达目标检测、角度测量与跟踪构成严重威胁。运用极化滤波手段可以有效抑制主瓣压制干扰、提升雷达目标检测能力,但其滤波输出数据中的目标单脉冲比受到剩余干扰、目标交叉极化耦合等诸多因素影响,导致角度测量存在偏差。这某些情况下,这种角度偏差将难以忽略,甚至导致测角完全失效。本文基于混合极化单脉冲系统,本文提出一种抗主瓣压制式干扰的目标角度估计方法,通过对正交极化和、差通道的极化滤波与极化综合,实现目标角度无偏估计,完善了极化滤波方法在单脉冲系统中的应用。     

基于OFDM的水声通信非一致多普勒补偿方法

当多径信道各径多普勒因子不一致时,传统的多普勒补偿技术会带来较大的残余误差。针对此问题,通过理论推导提出了一种针对水声多径信道存在非一致多普勒扩展的补偿方法。该方法采用多次内插与快速傅里叶变换相结合的算法,首先通过对接收信号进行单次重采样预处理以降低多普勒因子大小,再利用等效信道参数估计模型,获得信道统计量后进行正交频分复用解调,实现非一致多普勒补偿。仿真结果表明,所提方法在信道信息已知与未知的条件下,都具有较高的补偿性能,特别是在非一致多普勒扩展比较严重的情况下,其优势更加明显。     

喷泉码差分跳频系统在AWGN中抗部分频带干扰性能研究

为了改善差分跳频 (differential frenquency hopping, DFH)系统抗部分频带干扰性能, 提出一种将喷泉码(Fountain code, FC)应用于DFH的喷泉码差分跳频(Fountain code differential frenquency hopping, Fountain DFH)级联编码系统; 在加性高斯白噪声信道(additive white Gaussian channel, AWGN)下研究其抗部分频带干扰性能的改善;对Fountian DFH抗干扰性能在有精确干扰状态信息(jammer state information, JSI)和无精确干扰状态两种情况下进行了理论分析和数值仿真。仿真总频点数M为32, 结果表明:当存在精确JSI信息时, 干扰频点n为32点干扰,误码率为10-4情况下, Fountian DFH系统相对普通DFH系统信干比有2~2.5 dB的性能改善;在干扰频点数n为1时有10~12 dB的改进。当无JSI信息时, 提出一种跳频训练序列的JSI估计译码算法, 使Fountian DFH系统较准确获取JSI信息,具有较强抗干扰能力。     

#br# 基于POMDP的机载网络信道接入策略研究

针对机载网络随机竞争类媒介接入控制(medium access control,MAC)协议在网络负载较重时性能下降严重、接入门限值设置缺乏理论依据和多优先级业务服务质量无法有效支持等问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程的信道接入策略。在以不同优先级分组占用信道代价作为目标函数的基础上建立动态规划方程,采用状态空间压缩方法对问题求解进行简化,得到各优先级分组间理论近似最优接入门限值的数学表达式,可为不同优先级分组的接入决策过程提供理论依据并实现接入冲突的有效控制。仿真结果表明,该算法能够有效提高数据传输的时延、成功概率等性能,满足军事航空通信中数据传输的实时性和可靠性需求。     

模拟视角下广义混合型决策信息的综合集成

对由混合数据、多类型的赋权方法、多结构的集结方式等组成的广义混合型决策信息,研究该类决策信息的综合集成和求解问题。首先以传统的决策流程为底层框架,对广义混合型决策信息进行分类整合,构建信息集成框架;然后,从随机模拟视角分析了信息集成框架的求解方法并归纳了求解的基本步骤。在此基础上,通过导弹方案的选择问题对本文给出方法的具体应用进行了说明,并验证了该方法的有效性。本文通过构建信息集成框架的方式解决了多类型决策信息的融合难题,且实现了信息集成框架的柔性求解。该研究可为民主决策中多来源、多类型决策信息的融合提供技术参考。     

L0正则化增量正交投影非负矩阵分解的目标跟踪算法

针对传统跟踪算法不能在复杂场景下进行有效跟踪的问题,提出一种基于L0正则化增量正交投影非负矩阵分解(incremental orthogonal projective non negative matrix factorization,IOPNMF)的目标跟踪算法。在粒子滤波框架下采用IOPNMF算法在线获得跟踪目标基于部分的表示以构建模板矩阵,然后将每帧中的候选样本建立基于模板矩阵的线性表示,对表示系数进行L0正则化约束,并提出快速数值解法,同时引入粒子筛选机制,加快跟踪速度。实验结果表明,新算法能够解决跟踪过程中出现的遮挡、光照变化、运动模糊等影响跟踪性能的因素,具有较高的平均覆盖率和较低的平均中心点误差。     

基于证据特征的区间证据合成方法研究

基于区间值的证据合成理论可以有效地描述和处理不确定性问题,针对目前区间证据合成方法存在融合失效的问题,分析了其产生的原因并提出新的区间证据组合方法。对证据源本身的特征进行提取,依此对证据进行修改,并提出两种优化方法用于区间信度结构下的证据合成。数值实验结果表明,提出的方法收敛性、鲁棒性较好,在面对冲突区间证据融合时得到了合理的结果。     

基于单幅图像且避封闭环境的星体表面着陆区选取方法

为了避免着陆器在着陆过程中落于地势平坦的封闭环境,本文提出了一种基于单幅图像的星表着陆区选择方法。首先进行障碍检测,并且提取出图像中非障碍区的骨架,然后以骨架三线交点为圆心得到多个具有允许着陆范围的着陆圆,最后利用计分加权法从着陆圆的半径、连通性、纹理,以及着陆圆心与障碍物的集群关系四个方面得到最佳着陆圆。通过与其他方法的对比实验发现,本文方法能选择出障碍物稀少的区域,能够避免着陆器落入地势封闭的环境。     

基于平方根CKF的多传感器序贯式融合跟踪算法

为了提高非线性序贯式融合跟踪算法的精度,提出了基于平方根容积卡尔曼滤波器的多传感器序贯式融合跟踪算法。该算法使用三阶容积数值积分原则计算非线性过程的均值和方差,克服了扩展卡尔曼滤波器存在的滤波精度低及平方根无迹卡尔曼滤波器存在的参数复杂的缺点。同时,在滤波递归过程中以协方差平方根矩阵代替协方差矩阵,这样确保了滤波算法的数值稳定性,提高了跟踪的精度。最后用已知弹道系数的再入段弹道跟踪模型对所提算法的性能进行仿真测试。仿真结果表明,所提算法具有很好的跟踪性能,是一种有效的非线性序贯式融合跟踪算法。