基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力，使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度，提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先，对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后，从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明，此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

Curvelet域GPR数据噪声压制与高频补偿方法

提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先，将GPR数据变换到Curvelet域，结合其多角度、多尺度的稀疏性，给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次，根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律，结合Curvelet的多尺度多角度特性，求取时变补偿因子，倒数加权对应的尺度、角度，补偿高频损失;最后，进行Curvelet反变换，获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动，克服了传统方法人为因素的影响.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

Doubling Fock空间之间的正Toeplitz算子

设F~p(φ)为复平面C上的加权Fock空间,其中φ为次调和函数,ΔφdA为doubling测度.本文利用均值函数与t-Berezin变换刻画了F~p(φ)(0p∞)与F~∞(φ)之间具有正测度符号的Toeplitz算子T_μ的有界性和紧性,拓展了已有结果.     

广义Gibson地基内部作用线源荷载的基本解

针对广义Gibson地基在埋藏线源荷载作用下的静力学问题,通过将内源线荷载等效为在相同深度范围内连续的集中点荷载的累加,采用Hankel积分变换方法,再结合具体的边界条件,推导得到地基土体在内源点荷载作用下的Hankel变换域中的解,并利用Hankel逆变换将变换域内的解转换为物理域内的积分形式解。然后对该解沿深度方向积分求得了地基土体在三种沿深度分布线荷载作用下的竖向位移解,并对地基内部沿深度分布线源荷载作用下地基表面土体变形问题通过具体算例,运用数值积分计算方法,分析了地基土体的非均质性、荷载分布深度等因素对地基表面土体竖向位移的影响。结果表明:①地基土体的非均质性对地基表面竖向位移有较大影响,相对而言,线源荷载竖向分布深度及荷载分布形式对地表竖向位移的影响较小,且地表竖向位移主要受浅层荷载的影响;②荷载分布深度对地表位移的影响主要体现在土体非均质性较小情况下,且在荷载沿深度减小分布时最为显著。     

循环流化床锅炉返料器改造分析

本文介绍了循环流化床锅炉以及返料器存在的由于返料阀为高流率、低压头、小风量自平衡回灰阀,返料阀松动风采用一次冷风,使用过程中返料装置的配风管容易出现弯曲变形,返料不均匀造成堵塞的缺陷,返料装置的缺陷影响了锅炉的安全稳定运行,造成了一定的经济损失,为彻底解决此问题,通过对现有返料装置进行了改造,解决返料器堵塞的问题,为锅炉安全、稳定、长周期运行提供了基础保障。     

求解对流扩散方程的紧致二级四阶Runge-Kutta差分格式

将指数变换u(x,t)=p(x,t)exp(k2εx)应用于一维对流扩散方程,对空间变量x应用紧致差分格式,时间变量t采用二级四阶Runge-Kutta方法,提出了精度为o(τ4+h4)的绝对稳定的差分格式,讨论了稳定性.最后通过数值算例说明该格式的有效性.     

无线电监测中调制信号特征提取算法

针对传统调制信号特征提取算法在噪声环境下存在识别准确度低、分类效果差等问题，基于已有的调制 信号处理方法，提出一种新的无线电监测中调制信号特征提取算法。首先构建无线电监测中各类调制信号的 数学模型，以此为基础通过仿真得到信号瞬时幅值、瞬时相位及瞬时频率的特征。分析当前信号调制方式识别 各类算法的优缺点，采用小波变换完成调制信号的降噪处理与突变边界特征提取算法的设计，利用零中心归一 化瞬时幅度的谱密度最大特征提取算法以及核判别分析算法对各类调制信号进行逐层提取，实现了各类调制 信号的完整分类与提取，提升了噪声环境影响下的特征信号提取精度、且分类效果较好，为无线电监测中调制 信号特征提取提供了有利科学依据。     

利用Laplace变换求解分数阶Allen-Cahn方程

考虑Caputo型分数阶Allen-Cahn方程的高效数值算法,利用Laplace变换将其转化为整数阶Allen-Cahn方程.利用算子分裂方法进一步将其分解为热传导方程和非线性方程.其中,非线性方程精确求解,热传导方程采用二阶差分方法求解.数值实验表明了所给格式的有效性.     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中，时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下，基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题，提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution， WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下，信号间的相关计算会加大侧峰的峰值，极大程度地干扰对主峰峰值的搜索，无法准确估计时延，进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响，进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰，却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦，也会影响时延估计精度，因此，需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差，实验结果表明，所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外，实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。