基于波形评价准则和遗传算法的ISAR谱拼接方法

阐述了基于距离多普勒算法的线性调频信号体制逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像原理和间断信号相位补偿原理,在此基础上,针对ISAR谱图特性提出了一种利用波形评价准则和遗传算法进行相位近似补偿的谱图拼接处理方法,并进一步利用拼接后的谱图实现最终的ISAR成像。仿真实验结果表明,该谱图拼接方法简单易行,且可以明显改善ISAR成像效果,具有一定的实用性。     

基于DPCA杂波抑制的地面振动目标微多普勒提取

地面微动目标激励的雷达回波信号的微多普勒调制,反映了该目标的独有特征,因此可用于目标检测与识别。合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)对地面振动目标检测时,回波信号中不可避免地包含大量地杂波,给其微多普勒信息提取造成很大困难。为此,提出一种基于双通道SAR/DPCA杂波抑制的地面振动目标的微多普勒信息提取方法。首先利用双通道DPCA技术在复原始数据域对消地杂波以获取振动目标的回波信息,然后详细推导了杂波对消后微多普勒频率的参数化表达式。最后,通过数值仿真验证了该方法的有效性和正确性。     

基于深度学习特征迁移的装备体系效能预测

针对武器装备体系效能评估在高维噪声小样本数据条件下准确性不高的问题,提出一种基于堆栈降噪自编码与支持向量回归机的混合模型。利用堆栈自编码神经网络对通用深层特征的自主抽取能力,通过在相似源域大数据上预训练混合模型,获得两任务间的共有特征知识,借助对该知识的迁移,在目标域微调该混合模型,从而提升支持向量回归机在小样本噪声数据上的学习预测精度。在一定作战想定背景下,结合武器装备体系仿真试验数据,对该混合模型进行验证。实验结果表明,与传统支持向量回归机等模型相比,所提模型能够更准确地评估装备效能。     

电容阵列开关时序优化在A/D转换器中的应用

欲提高逐次逼近式A／D转换器的精度，常受到内部DAC（Digital-to-Analog Converter）结构参数误差等因素的制约，同时A／D转换器的低功耗问题亦受到关注．为减小电荷分布式DAC中电容离散引入的积累梯度误差，改善输出积分线性度（INL，integral nonlinearity），引入INL bounded算法对实际工艺条件下的DAC电容阵列的导通时序进行了优化．通过引入预增益级和Latch级，改进了内部比较器的结构，降低了静态功耗，提高了转换精度和工艺的可靠性．仿真结果表明，设计ADC的分辨率可达14bit，其1NL提高2倍以上，功耗8．25mW．该设计可利用0．6μm2P2M标准的CMOS工艺实现．     

孵化器建设模式探索与实践

帮助创业企业成长和成功是企业孵化器的工作核心.为此,企业孵化器必须与各种社会资源密切结合,形成规模庞大、覆盖面广的服务支撑网络,以降低创业者的创业风险和创业成本,提高创业企业的成活率和成功率.近年来,作为连接知识创新源头和高新技术产业的桥梁,培育自主创新企业和企业家的平台,我国孵化器事业高速发展,使一大批科技型中小企业从无到有,从小到大,实现了超常规发展,已经成为区域科技创新的重要力量、科技成果产业化的重要基地、吸引和集聚科技人才的重要载体和培育中小科技企业的主要力量.在我国,孵化器的发展状况已经成为判断一个地区产业发展活力和潜力的重要标志.