非径向对称带状载荷作用下有限长圆柱体的应力和位移解

从微元体弹性力学基本方程组出发,求解有限长圆柱体在非径向对称面载荷、切向载荷和扭转载荷共同作用下任意点的应力和位移。采用分离变量法、有限Hankel变换和Fourier-Bessel级数,求得两个位移函数;将由位移函数表示的应力和位移通解代入边界条件中,求出应力和位移表达式中的未知常数。将应力和位移解析式应用于四辊轧机工作辊,得到其应力和位移沿轴向的分布情况,并对应力和位移曲线进行了分析。     

DS-CDMA窄带干扰抵消方法的研究

在基于DS-CDMA方式的宽带无线系统中，独立分配频带在频带资源紧张的今天是相当困难的。建立并分析了DS-CDMA接收机的模型，提出了窄带干扰抵消器的模型，研究了除去DS-CDMA系统中窄带干扰的方案，即基于估计／取消方式的窄带干扰消除方法和着眼于干扰信号窄带性的窄带干扰消除的新方案。     

连续窄带调频超声波测距方法

传统的连续调频超声波系统尽管具有平均输出功率高的优点,却需要使用宽带超声波传感器.本文提出了一种连续窄带调频的超声波测距方法.此方法的一个重要特点是,通过窄带调频技术,可用普通的超声波传感器取代宽带超声波传感器应用于传统的连续调频超声波系统中.     

应用于窄带干扰抑制的支持向量机方法

抑制扩频系统窄带干扰的传统方法多数是采用自适应LMS滤波来预测窄带干扰以及减少在解扩前对接受到的信号的预测干扰信号．但是由于这些方法不考虑复杂度的控制以及不能保证全局最小值，所以它们的性能不稳定．提出一种窄带干扰抑制的新方法——支持向量回归方法．它可以替代LMS滤波器用来预测窄带干扰．采用实际参数选择法则，它不但有效而且容易操作．通过计算机仿真可以看出，在多数情况下它比传统方法的性能优越，这表明它是一种对于扩频系统中窄带干扰的抑制的好方法．     

CDMA最佳功率控制算法研究

结合窄带蜂窝系统中最佳功率控制理论与CDMA系统特点，用集中式功率控制算法对CDMA系统的容量进行分析，从中推导出相应的最佳功率控制算法，引入单步最佳删除算法(SORA)，研究最佳功率控制算法的性能上界，并给出计算机仿真结果。     

一种新的重叠双正交变换域窄带干扰抑制技术

提出一种新的具有优化窗函数的调制重叠双正交变换(MLBT)用于非正交型多音干扰抑制，推导出基于MLBT干扰抑制算法的接收机误码率(BER)闭合表达式，并与基于调制重叠变换(MLT)的干扰抑制算法进行了比较．仿真结果表明，重叠双正交变换域干扰抑制技术可改善系统性能，是一种稳健的处理技术．     

基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像

空间微动目标干涉三维成像技术研究中,最关键的是对各散射点进行保相分离。当脉冲重复频率（PRF）不满足奈奎斯特采样定律时,基于图像处理的成像方法无法有效分离目标各散射点。提出了一种基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像方法,该方法能够直接从回波数据中分离出各散射点。首先,根据自旋目标回波信号特性构建稀疏字典,利用稀疏分解算法分解回波,得到各散射点子回波,其次通过时频分析并利用其保相性,获得各散射点的微动曲线,并提取出它们在时频平面上经过位置的干涉相位差,最后根据干涉相位差与坐标之间的关系重构散射点坐标,对空间自旋目标进行三维成像。仿真结果表明,在PRF不小于0.25倍奈奎斯特频率时,所提方法均能有效实现自旋目标三维成像。     

基于窄带物联网的智能门禁锁的设计与实现

传统机械门锁钥匙易丢失、易被复制;密码型门禁锁密钥易泄露、易遗忘;基于Wi-Fi技术的门禁锁部署受限于网络覆盖范围。针对这些问题,设计一种基于窄带物联网(narrow band internet of things,NB-IoT)的智能门禁锁。该门禁锁利用指纹信息作为身份凭据,NB-IoT技术作为通信方式。系统主要由外设、控制器、NB-IoT模块、信息邮局等模块组成,可实现指纹采集、指纹匹配、指纹删除、图像采集与传输、拜访提醒、远程开门与报警等功能。经测试,所有功能均可正常运行。最后,将该门禁锁系统分别与基于RFID技术、Wi-Fi技术、蓝牙技术的门禁锁进行对比,结果表明,基于NB-IoT技术和指纹识别技术的智能门禁锁识别迅速准确、难以被复制,具有更广的网络覆盖范围、更低的功耗和更安全可靠的身份凭据等优势。     

超宽带通信中干扰抑制方法

针对修改接收模板信号的方法(MRTW)在抑制随机窄带干扰上的不足,提出了一种超宽带通信系统(UWB)干扰抑制的新方法—自适应修改接收模板信号(AMRTW)方法,该方法通过增加的自适应频谱估计器和自适应接收模板信号分解单元,准确的将干扰信号分量从UWB接收模板信号中恰当的去除,从而提高了UWB接收机的抗干扰能力,仿真结果表明,在UWB系统处于随机用户干扰的条件下,AMRTW方法对UWB系统误码率的改善明显优于MRTW方法。