三通道欠采样频率估计

提出一种基于子空间技术,使用三个通道的欠采样数据估计多个正弦波频率的方法.通过分析欠采样对频率估计的影响,阐明至少需要三个亚奈奎斯特通道才能保证对混叠频率解模糊,前提是三个欠采样比率是互素的.在此基础上,提出代替复杂的频率匹配过程的解模糊算法,从一个通道获得可能的候选频率,再联合使用三个通道的样本来筛选出正确的估计值.数值实验验证了理论分析的正确性,仿真结果表明所提出的方法有效且具有较高精度.     

基于深度学习模型的SAR图像间歇采样转发干扰检测

间歇采样转发干扰(interrupted sampling repeater jamming, ISRJ)利用合成孔径雷达的匹配滤波特性，在其图像中产生间隔分布的假目标，对目标检测等造成欺骗效果，故针对ISRJ的检测与抑制具有重大意义，而现阶段相关研究主要集中在信号域。对此，在图像域中开展ISRJ检测研究。首先将实测数据与仿真干扰相结合，基于不同实测场景与仿真参数构建ISRJ样本；其次针对假目标间隔分布的特点，选用深度学习检测领域具有代表性的“两阶段”与“单阶段”模型；再次，使用单一场景的ISRJ样本对模型进行训练，再利用训练好的模型对其他场景的样本进行测试；最终，得到ISRJ检测结果。基于MiniSAR数据的实验表明，对于不同类别、不同场景以及不同参数的ISRJ样本，所用深度学习模型能够达到95.75%的平均总体检测精度，具有很强的泛化能力。此外，对于尺寸大小为501像素×501像素的样本，上述模型的最少检测用时为0.035 s。     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法

间歇采样转发干扰是一种对现有体制雷达具备高度威胁的新型干扰,典型样式包括间歇采样直接转发干扰、间歇采样重复转发干扰和间歇采样循环转发干扰。干扰信号与真实回波时频域、分数阶域混叠,常规信号处理方法难以做到有效分离。针对该问题,分析了3种干扰样式时域、最优分数阶域特征,构造了两种分数阶正交字典,即分数阶大字典和分数阶联合字典,区分弱干扰背景回波信号和强干扰背景回波信号,采取不同的干扰抑制方法,从而构建了基于分数阶字典的间歇采样转发干扰自适应抑制算法。仿真结果表明,所提算法适用强弱干扰背景,弱干扰背景下恢复信号与真实回波相似度更高,强干扰背景下恢复信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)损失更低。     

辽河流域水污染源在线监测问题

为解决辽河流域水污染源在线监测系统存在的问题,运用层次分析法对辽河流域水污染源在线监测系统存在的问题进行评价和顺序排名.结果表明:对辽河流域水污染源在线监测系统监测结果的准确性影响较大的因素依次为采样点位、试剂问题、采样频次、标准溶液的管理、仪器选型等.该成果对辽河流域在线监测系统的改善具有参考价值.     

基于样本重采样的电路非平衡数据预处理方法

针对机载设备电子电路故障状态测试数据少、整体测试数据不均衡的问题,提出了一种基于样本重采样的数据预处理方法。首先，采用超限学习机对原始数据集进行训练以挑选出分类准确的样本。然后，对其中的少数类和多数类分别采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)进行过采样和局部密度欠采样处理;并将错误分类的多数类样本作为干扰因素进行删除。通过以上两种手段可以均衡数据集,并控制数据规模防止过拟合,提高对故障样本的检测率。实测数据处理结果表明,相比于其他重采样算法,所提算法整体效果优良且稳定,对电子电路故障诊断具有一定的应用价值。     

浅谈如何加强商品煤样人工采制样的代表性

煤炭产品质量检测是双方贸易结算的重要依据,商品煤样的采制是检测的重要环节,是误差的来源,不当的操作必将导致分析化验结果代表性较差。文章根据对商品煤采制样国标的理解,以及有关方面的理论知识的学习,结合工作实践经验,分析了影响煤样代表性的因素,探讨了在采制样过程中如何保证煤样具有代表性。     

基于信号稀疏性的EMT流型辨识

针对电磁层析成像流型识别率低的问题,提出基于信号稀疏性的EMT流型辨识方法.在Maxwell方程组电磁感应原理基础之上,用Comsol有限元仿真软件建立了带有8个电磁线圈的仿真模型.首先建立了几种不同流型的仿真模型并测量其电压值,将测量电压归一化后作为EMT流型辨识的判别依据;然后将其表示为稀疏性组合;最后通过信号稀疏性建立的数学模型求得最优解,从而实现流型归属.实验结果表明:本文方法能对环流、核心流等进行识别,且识别率较高,是一种值得进一步研究和推广的方法.     

OFDM软件无线电接收机的采样时钟同步

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)采样时钟同步问题,提出了一种适合于软件无线电(Software-.Defined Radio,SDR)接收机的全数字实现方案.该方案的整体结构基于经典的Gardner环路,借助联合迭代估计算法来进行误差的动态跟踪,并通过对接收信号进行异步重采样来实现采样时钟误差的实时校正.误差检测环节不仅能消除载波频率误差的影响,还可以在维持环路的响应速度的同时提高误差检测的精度.误差校正环节利用一种简单的动态延迟技术来对信号重采样进行直接控制,尽管增加了一些处理延迟,但能使重采样过程平稳进行.理论分析和仿真结果表明,新的采样时钟同步方案在多径信道环境中能有效工作,算法的性能优于其他同类算法.     

基于DFT的频率预估改进算法研究

对同步采样方法进行了深入研究,提出了基于DFT相位差的频率估计改进算法,该算法使频率估计和频率跟踪具有了一定的相互促进作用.算法每次要求采样两个周波的数据,然后根据采样点数据进行新的频率估计.此外,文章还对其他软硬件同步方法进行了介绍,对电力系统谐波分析等有一定参考价值.