一种基于Khatri-Rao子空间的非均匀稀疏阵列

基于Khatri-Rao(K-R)子空间提出一种提升阵列自由度的非均匀阵列排布方式,即新型嵌套阵列。新型嵌套阵列由大小2个均匀线阵(ULA)构成,较大ULA的阵元间隔取决于较小ULA的阵列长度。相较于自由度为O N()的N阵元ULA,N个阵元的新型嵌套阵可通过在K-R子空间中得到阵元数为N2(/2+N-1)的虚拟ULA,将阵列自由度提升至O N2(),大大提高了分辨多信源的能力。同时由于阵元稀疏排布,N个阵元的新型嵌套阵的有效孔径大于N阵元ULA,使新型嵌套阵列分辨临近目标的能力优于ULA。在通过K-R子空间得到虚拟ULA的稀疏阵列流型中,新型嵌套阵列是自由度提升最大的方式之一,且在低信噪比和小快拍数情况下依然有较好性能。     

花瓣型胶囊机器人空间转弯磁矩研究

为降低对肠道的扭曲作用,提出一种扭转力矩效应花瓣型胶囊机器人,实现了机器人与肠道隔离.对弯曲环境约束下的机器人运动学进行分析,建立万向旋转磁矢量空间磁力矩模型.为了实现胶囊机器人转弯时的流体扭转力矩在线检测,提出一种弯曲环境内临界耦合转弯磁矩检测方法,以俯仰力矩为目标函数,通过主要目标法对转差角和水平夹角进行优化.研究结果表明:在一定水平夹角和转差角范围内,机器人俯仰力矩均减小,降低了机器人摆动,提高了转弯稳定性;该机器人显著减小了转弯时对肠道的扭曲作用,提高了非接触驱动性能和肠道内驱动安全性.     

雷达回波接收相参处理及MTI技术的实现

研究了雷达回波接收相参处理技术的原理,并对其效果进行了仿真分析。在介绍MTI滤波器的基础上,针对本系统数据量大、实时性强等特点,提出了一种新的实现方法。结合工程实际,给出了雷达信号处理机的系统框图。讨论了影响雷达动目标改善因子的约束条件,并进行了计算机仿真,为系统实现提供了依据。     

MIMO-ISAR成像空时等效误差校正方法

针对多输入多输出逆合成孔径雷达(multiple-input multiple-output inverse synthetic aperture radar, MIMO-ISAR)成像中的空时不等效问题,首先建立了空时等效误差模型,并对模型进行了分析,然后推导出空时等效误差的校正模型,得出了空时等效误差的校正矩阵,且该误差校正矩阵只与空时等效失配率有关。采用特显点方位像熵最小对空时等效失配率进行了估计,并利用它构建出空时等效误差的校正矩阵,实现了MIMO-ISAR空时等效误差的校正。仿真验证了这一方法的有效性。     

火焰原子吸收法直接测定酒中锰

<正> 酒是人们喜爱的饮料之一,其生产设备和盛装容器都有被锰污染的机会,有的制酒生产工艺中加高锰酸钾氧化甲醇,除臭除异味,更会直接造成锰的污染。长期大量饮用含锰较高的酒会导致慢性神经系统中毒,危害人体健康。国家标准(GB2757—81)中规定了蒸馏酒及配制酒中锰含量≤mg/1。     

基于模糊函数的LFM UWB雷达信号滑动平均波达方向估计

针对线性调频类超宽带雷达信号的线性时频特性,提出了基于2阶统计量——信号模糊函数的线性调频类超宽带雷达信号波达方向估计算法,通过分析仿真证明该方法优于传统方法。根据分析指出循环平稳算法与模糊函数算法之间的关系,介绍了循环平稳算法对基于窄脉冲形式的无载波超宽带雷达信号DOA估计的有效性。系统完整地论述了超宽带雷达信号DOA估计算法。     

肠道内可变直径胶囊机器人的动态特性

提出一种以外旋转磁场驱动的具有径向间隙自补偿功能的可变径胶囊机器人, 研制了外旋转磁场驱动装置和可变径胶囊机器人样机, 建立了胶囊机器人在柔弹性环境内的径向动平衡方程和机器人运动方程, 对胶囊机器人在柔弹性壁和刚性壁流体环境内的动态特性进行了比较分析, 理论与试验研究表明变径胶囊机器人在柔弹性管和刚性管内具有几乎相同的动态驱动特性. 在径向间隙自补偿功能作用下, 显著提高了胶囊机器人外表面螺旋肋处的流体动压力、推力和胶囊机器人的管径适应性, 通过旋转磁场转速的调整, 实现了机器人推力与速度的控制. 该新型胶囊机器人具有适合柔弹性管壁内驱动的特点, 在人体肠道复杂环境内的介入医疗领域具有良好的应用前景.     

适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法

针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。     

一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法

将小波变换、变换域自适应算法和变步长自适应算法相结合，得出了一种基于离散小波变换的自适应滤波新算法(NDWT-LMS)，该算法可以有效地降低输入信号的自相关程度，克服固定步长因子所导致算法在快的收敛速度和较低的稳态误差之间存在的矛盾。计算机仿真结果表明该算法与LMS算法相比具有更快的收敛速度和更小的失调噪声，可以很好地应用于自适应系统中。