基于舍弃法的Nakagami衰落信道仿真

提出1种基于舍弃法的Nakagami衰落信道仿真方法,仿真了Nakagami概率密度函数(pdf)和累计分布函数(cdf),仿真曲线结果很好地拟合Nakagami衰落信道的理论值.同时给出了此法与3种经典方法--Brute force法,正弦求和法和逆变换法的比较,比较结果得出舍弃法是一种快速、易懂、有效仿真 Nakagami衰落信道仿真方法.     

区间q-Bézier曲线的降阶算法

基于一类广义Bernstein基函数定义了区间q-Bézier曲线,并研究了区间q-Bézier曲线的3种降阶逼近算法,即扰动法、基于Chebyshev多项式的最佳一致逼近法和约束最佳一致逼近法,得到3种降阶逼近方法的显式误差界,并通过实例分析了3种方法的优缺点.数值实例结果表明,与扰动法相比,最佳一致逼近法所得区间q-Bézier曲线的误差最小.     

基于Newmark-β的ICAA正则化参数选取方法

传统的L曲线法在使用的时候常常不容易获得准确的正则化参数,基于此,提出了一种基于Newmark-β的反算-对比-调整-逼近(inverse computation-contrast-adjustment-approach, ICAA)正则化参数选取方法.该算法相比传统的L曲线法使用起来更加直观、简便,并且计算耗费的时间更短、效率更高.通过一个四自由度系统的仿真算例和一个悬臂梁的实验验证了本算法的有效性,并把本算法的载荷识别结果与L曲线法的载荷识别结果进行了对比.结果表明:该算法相比L曲线法不仅在计算效率方面有显著优势,而且利用前者的正则化参数进行载荷识别,计算精度更高.     

基于元胞自动机的曲线曲面迭代逼近算法

由数学理论知,曲线或曲面上一点的性质完全由该点某一领域的性质决定,结合元胞自动机的理论,设计了一种曲线及曲面的迭代逼近方法,以实测的离散坐标值作为初始构形,对每个点及其邻近的某些点,设计一种最佳逼近方法,通过失代求出不同时刻的构形,来获得最佳逼近曲线或曲面,该法可以一定程度地滤掉测量误差,迭代计算节省内存空间,速度快,迭代计算结果可满足工程需要。     

Bézier曲线的降阶逼近

为了减少曲线表示的存储量 ,提高曲线计算的效率和稳定性 ,研究了 Bézier曲线的降阶逼近。对离散化降阶逼近、L2 降阶逼近、L∞ 降阶逼近、最小二乘降阶逼近等几种典型方法作了分析 ,并进行了算法效率比较。结论表明 L∞ 降阶逼近的精度最高 ,而 L2 降阶逼近和最小二乘逼近的效率较高。基于对几种典型方法的分析 ,给出了适合于各种降阶方案的统一的算法 ,并给出一种基于 Bézier曲线控制顶点扰动的一次降多阶的方法     

非高斯随机变量的产生

对无线信道仿真中非高斯随机变量的产生方法进行研究,基于逆变换法、直方图法和球不变随机过程法,给出服从weibull分布、Middleton类型A分布的独立随机变量以及服从K分布、广义rayleigh分布的相关随机变量的产生实例.仿真结果验证了这三种方法的有效性.     

Nakagami-m衰落信道下机会中继系统的性能

针对多中继侦听单节点译码转发的机会中继系统,分析了其在统计独立不同分布的Nakagami-m衰落信道下的理论性能.基于接收端信噪比的矩生成函数的闭合表达式,推导了任意中继数目下系统中断概率和误符号率的闭式解,并通过仿真验证了其正确性.该闭式解可用于评估机会中继系统在Nakagami-m衰落信道下的性能,为实际工程应用提供理论参考.     

码复用差分混沌键控性能分析与同步算法

码复用差分混沌键控(code-shifted differential chaos shift keying,CS-DCSK)是一种具有优良抗多径衰落能力的非相干混沌调制技术,虽然非相干混沌调制技术不需要在接收端恢复混沌载波,但准确的符号同步是保证系统性能的前提.介绍了CS-DCSK系统的结构模型,包括发射机和接收机原理以及CS-DCSK独特的信号帧结构,然后采用高斯近似法(Gaussian approximation,GA)分析了高斯信道和Nakagami-m衰落信道下符号同步误差对CS-DC-SK误码性能的影响,最后提出一种符号同步算法,该算法通过发送训练序列首先完成帧间的粗同步,在粗同步的基础上完成帧内的细同步.仿真结果表明,在高斯信道和Nakagami-m衰落信道下,仿真结果与理论分析基本一致.通过与理想同步情况下的误码率性能比较,提出的同步算法存在2 dB左右的性能损失.     

基于渐进迭代逼近的等距曲线改进算法

提出一种基于渐进迭代逼近的等距曲线改进算法.该改进算法利用曲线段的高控制采样误差,在充分反映基曲线的形状特征的前提下尽可能地减少采样点数量.在采样点中选取等距曲线上的特征点作为主控制点,利用渐进迭代逼近方法插值所选取的主控制点,迭代过程中综合考虑法矢和参数化一致性两个因素以更好地控制等距逼近曲线的形状.最后,同样利用曲线段的高控制逼近误差,以避免误差过估,对得到的逼近等距曲线的B样条曲线实现更精确的全局误差控制.给出一些实例来验证该改进算法在采样点数量、所需控制顶点个数、迭代次数、误差控制、等距逼近曲线的形状控制等方面实现了性能的提高.     

Nakagami-m信道下机会中继系统性能分析

分析了统计独立不同分布的Nakagami-m衰落信道下, 采用译码转发的多节点侦听单中继转发的机会中继系统的性能.推导了任意中继数目下接收端信噪比(SNR)的矩生成函数的闭合表达式,在此基础上得出了系统的中断概率和误符号率(SER)的闭式解. Monte Carlo仿真验证了理论分析的正确性.该闭式解可以用于评估机会中继系统在Nakagami-m信道下的性能,为实际工程提供理论参考.     

基于非线性逆透视变换的摄像机畸变参数标定

为实现摄像机畸变参数标定,提出了一种基于非线性逆透视变换模型的标定新方法.根据线性透视变换模型和畸变模型推导出非线性逆透视变换模型,以及逆透视变换参数与畸变参数之间的关系;在此基础上,建立以畸变参数为最优解的泛函,然后进行优化搜索求解.在优化搜索中,采用改进牛顿法确定搜索方向,然后,采用试探法沿搜索方向进行一维搜索.该方法仅需对数目较少的畸变参数进行优化搜索,可大幅降低优化搜索的维度和复杂度.仿真和实验结果表明：该方法正确有效,求解精度较高.     

一种改进的雷达通道均衡算法

本文说明了传统雷达通道均衡算法存在的主要问题,并分析了逆傅里叶变换算法均衡性能不理想的原因,基于此提出在逆傅里叶变换之前先对频域抽样点进行优化设计的方法,使得均衡性能得到改善。从运算量看,该方法比直接逆傅里叶变换略有增加,但仍优于加权最小二乘法．Madab仿真实验证明了算法的有效性。     

一种焊接机器人的运动学分析及轨迹规划方法

首先, 设计了一种焊接机器人的机构, 改进了传统串联式焊接机器人因电机安装在关节处而带来的动力学上的不足. 然后, 使用D-H 坐标系法进行了正运动学求解, 并利用反变换法进行了逆运动学求解. 之后, 提出了一种新的轨迹规划方法, 通过求解目标轨迹上一系列离散点的逆解, 并利用Matlab 软件对逆解进行多项式拟合, 将输入函数转化成简单的多项式表达形式, 为下一步设计控制系统提供了一条更简捷的途径. 最后, 利用Pro/E 软件的机构仿真对该方法进行了验证, 证明了其准确性.     

改进的傅立叶变换轮廓法在三维面形检测中的应用

提出一种改进的傅立叶变换轮廓法，可以不必确定主频点的位置和移频处理，而直接对栅线图像频谱的一级频谱作傅立叶逆变换，不影响相位差结果。最后给出了一个仿真实验，实验结果证明了方法的可行性和有效性。     

提高亚像元图像分辨率的小波B样条方法

基于亚像元动态成像技术,提出了将小波变换与B样条曲线相结合的方法来提高亚像元图像的空间分辨率．该方法先将亚像元图像用四条B样条曲线插值放大,把放大后的图像进行小波分解为低频及水平、垂直、对角方向的高频子图像,用原始低分辨图像替换子图中的低频部分后再进行小波反变换来重构高分辨率图像．仿真结果表明,与其他方法相比,本方法可得到更好的视觉效果及较高的尖峰信噪比,是一种提高光学遥感图像分辨率的有效算法．     

Radon变换方法重建高维波动方程声速系数

研究了高维波动方程的反问题，根据奇性解的演化去求声速的Radon变换，将反问题的解转化为Radon反变换，而Radon反变换能够只根据外部测量数据重建内部截面图像，计算实例证实了这种方法的有效性。     

考虑轮辙相干性的两种随机路面IFFT生成算法

基于不同轮辙路面不平度的自功率谱、互功率谱与其傅里叶变换之间的关系,证明了路面生成的IFFT法与谐波叠加法具有等价性,同时在考虑轮辙相干性的情况下推演了IFFT法中左右轮不平度特性所对应的逆Fourier变换相位角的解析相干关系;也根据左右轮辙功率谱密度阵的LU分解得到了左右轮辙不平度特性的双白噪声滤波传递关系;由此采用IFFT法,分别构建了基于相位角相干性和双白噪声滤波传递关系的两种考虑轮辙相干性的2维随机路面模拟模型.不同轮辙路面模拟结果表明,自功率谱密度几乎重合,左右轮的相干函数也吻合较好,这验证了两模型在路面模拟计算中均具有较高的可信度.      

基于Legendre矩的多阈值二值图像重构算法

首先介绍Legendre正交矩及其逆变换；然后根据Legendre矩逆变换的特点，采用一种新的方法——多阈值法对重构的值进行二值化；最后给出该方法的实验结果，以说明它的有效性.     

基于NSCT-PCNN变换的多传感器图像融合

针对同源和异源的多传感器图像的特征,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的新的图像融合算法。首先,用NSCT对已配准的源图像进行分解,从而准确地提取出了二维和更高维的边缘纹理信息;其次,对低频子带系数采用区域方差进行了整合,从而得到融合图像的低频子带系数,而对高频子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过对所有子带系数进行NSCT逆变换,从而得到了融合图像。实验结果表明,该方法优于Mallat小波方法和传统的NSCT方法,有更好的视觉效果。     

双向中继系统的中断概率及功率分配策略

研究了Nakagami-m衰落信道下双向中继系统的中断性能,首先推导了中断概率的下界,并将通过Monte Carlo仿真得到的中断概率与此理论中断概率的下界进行了对比,结果表明仿真值非常接近于理论值;其次,考虑在系统总功率受限的情况下,以最小化系统的中断概率为优化准则,提出一种基于信噪比平衡的功率分配方法,此方法使得2目的节点能根据已知瞬时信道状态的变化自适应地调整发射功率,仿真结果表明基于该方案的中断性能明显优于基于等功率分配方案的中断性能.