基于MH抽样的Bayesian方位估计快速算法

针对Bayesian方位估计计算量大的问题,将马尔可夫蒙特卡罗方法与Bayesian方位估计相结合,提出一种基于MH(Metropolis-Hastings)抽样的Bayesian方位估计新方法(简称MHB).该方法将Bayesian算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用MH抽样方法从该概率分布函数中抽样.研究结果表明,MHB方法不但保持了Bayesian方位估计方法的优良性能,而且大大减小了计算量.     

基于PC机群的多通道视景仿真系统的研究

为满足水声对抗仿真的实时性可视化需求,研究开发了一种灵活的基于PC机群的多通道三雏视景仿真演示系统,提出了一种同步性较好、可自由拼接和拆分的多通道显示方法.解决了模型简化、汉字屏显、视点管理和仿真过程的记录与回放等关键问题.实际应用表明,该系统具有较好的实时性、交互性和较高的性价比.     

一维带噪声均值数据函数重构的二阶导数正则化方法

针对一维带噪声均值数据的函数重构问题,构造了一个新型正则化方法.该方法正则化项由函数二阶导数导出.通过证明目标泛函严格凸证明了该方法的存在惟一性,再利用Banach空间的最优化理论和分部积分技巧的解可用4次样条函数表示,通过样条函数性质和插值函数构造给出近似解L2模意义下的误差估计及具体算法.     

基于短时傅里叶变换的水声通信自适应OFDM均衡

由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multi plexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法,该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱,进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性,并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数,提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下,有效降低水声通信的误码率。     

基于软信道估计的JIED水声通信方法

为提高水声通信系统的数据传输速率和可靠性,提出一种新的基于软信道估计的联合迭代均衡译码(joint iterative equalization and decoding, JIED)水声通信方法。该方法利用软输入软输出(soft in soft out, SISO)译码器反馈的外似然比计算符号软估计信息,并应用于稀疏自适应信道估计器的抽头系数更新过程。经过译码器和均衡器之间多次迭代交换软信息联合处理接收信号,信道估计精度与均衡效果显著提高。水声通信实验结果表明在通信距离1.8 km、2 kHz有效带宽内,新方法在第2次迭代后即可实现2 kb/s的无误码传输,可以有效提高系统可靠性和传输速率。     

缺锌对红地球葡萄幼苗生理特性的影响

沙培条件下,研究了不同浓度锌对红地球叶片锌含量、叶绿素含量、MDA含量、SOD和POD活性的影响。结果表明,缺锌条件下,锌元素含量、叶绿素含量、SOD、POD显著下降,MDA含量显著升高;缺锌处理下,各项指标在60天后变化明显,缺锌症状主要表现在葡萄生长的中后期。     

一种新的排序最小均方误差串行干扰消除检测算法

针对分组空时块码（G-STBC）多发多收（MIMO）系统中的信号检测问题,提出了一种新的排序最小均方误差（MMSE）串行干扰消除（SIC）检测算法,新算法基于“G-STBC等效信道模型”,并采用一个新的低复杂度的排序标准——“等效检测后信干噪比（POST-SINR）”,可用于存在较多组的G-STBC系统中,通过仿真比较,验证了该算法有效挖掘G-STBC系统提供分集增益的能力,反映了算法采用IC和排序引入的性能优势,并证实了“等效POST-SINR”的有效性。     

SO(n)中定型矩阵拟合的数值梯度方法

提出求解SO（n）中定型矩阵拟合问题导出的约束优化问题的一个数值梯度算法．该方法可视为离散动力系统算法,其最大特点是能始终保持迭代点列满足约束条件．对算法的收敛性和渐近稳定性进行了理论分析,数值试验结果验证了算法的有效性和可靠性．     

水下航行器组合自导系统声学建模与仿真

组合自导是新型水下航行器制导系统的发展方向,通过仿真手段对其性能及技术特点进行研究是水声仿真研究领域非常关心且亟待解决的问题.对水下航行器组合自导系统的功能及系统构成进行了研究,基于层次化、模块化的建模原则,将组合自导系统分解为13个相互独立的模块,给出了主要模块的数学模型,并利用Visual C 平台在声信号层次上设计并建立了水下航行器组合自导声学仿真系统,仿真结果表明了各模块及整个仿真系统的正确性和有效性.     

一种基于有向图模型的模糊多故障诊断算法

基于最大后验概率准则的复杂系统多故障诊断推理算法依赖于系统先验故障概率的获取.针对这一不足,提出了一种基于有向图模型的系统级模糊故障诊断算法.首先用有向图模型描述大型复杂系统各子系统及故障观测节点问的信息依赖关系,建立故障依赖矩阵;然后在故障观测概率空间建立特征故障观测概率矩阵;在此基础上设计了模糊函数以描述实际观测向量与故障特征向量的相似度,并提出了相应的诊断算法.仿真结果表明该算法具有足够的故障诊断精度和诊断效率.