多输入多输出系统发射天线选择对系统信道容量的影响

针对多输入多输出(MIMO)系统信道矩阵秩亏引起信道容量下降的问题,基于信道容量上限提出了一种发射天线选择方法.该方法利用信道矩阵与发射空间相关矩阵秩相同的特点,重新构建了蕴含模型物理参数的信道模型.在对空间相关矩阵QR分解的基础上,采用随机矩阵理论推导了迫零接收机信噪比的概率密度函数,从而得到了MIMO系统信道容量的上限.该方法不需要已知信道的瞬时状态信息,只取决于衰落的空间相关,计算的复杂度较低,易于实现.仿真结果表明:在低散射环境中,适当地选择发射天线可以使系统的信道容量增加约1 b/s;当接收信噪比大于6.5 dB时,发射端采用均匀圆阵系统的性能要优于采用均匀线阵系统的性能.     

基于TCB子集的访问控制信息安全传递模型

综合考虑应用层向内核层传递访问控制信息的安全需求,提出了一种基于TCB子集的访问控制信息安全传递模型。应用层安全管理器与内核层安全管理器通过安全通路相联,安全通路为已加密状态,密钥存放在可信平台模块TPM(trusted platform model)中,访问控制信息进入安全通路前必须通过TPM的控制处理;安全通路解密后应用层安全通路接口把访问控制信息和校验标签传到内核层安全通路接口,随后应用层接口进行随机抽查,内核层接口返回验证证据并由应用层接口判断数据真实性和有效性。安全传递模型不仅可以有效地保证访问控制信息的安全性,还可以抵抗恶意欺骗和恶意攻击从而提高了访问控制的可靠性与有效性。     

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。     

有雾天气图像的清晰化方法

为了改善雾天图像的退化现象,本文提出了一种有雾天气图像的清晰化方法。该方法根据正态分布将图像分为非天空区域与天空区域,然后以全局直方图均衡算法(HE)和子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)为基础对雾天图像进行均衡化处理,均衡后的图像能够保持图像细节,同时也能够避免图像的过增强。实验结果表明:该算法能够有效改善图像的退化现象,提高图像的对比度和分辨率,增强后的图像更加自然。     

液氮在弦月形通道中沸腾传热强化实验研究

首次利用极限偏心圆管形成的弦月形通道在液氮池中进行了两相流沸腾传热实验研究，实验结果表明，当热流密度达到９ｋＷ／ｍ＾２时，弦月形通道内的传热温差仅为１．１Ｋ，传热性能达到了目前一致公认的沸腾传热系数最高的烧结多孔表面管的同等水平，而其制造工艺、生产成本和运行操作等方面却大大优于后者。     

多天线系统符号和载频同步的混合粒子滤波

为解决多天线系统符号同步和载频同步中的联合参数非线性估计问题,提出一种混合粒子滤波方法.该方法基于最大后验概率准则,在接收端将时延、频率偏置用联合随机粒子表示,结合未知信道参数矢量的卡尔曼滤波估计值,获得联合粒子的重要性权重.同时,采用序列重要性采样和重采样策略来更新粒子权重并保持粒子的多样化,可避免直接在高维信道参数空间上进行重要性采样时效率下降的缺点.该方法在4发2收的多天线基带传输系统上的仿真实验表明,其参数估计精度较高,到达稳态所需的迭代次数较少,并可获得接近理想参数时的误码率性能.     

薄壁槽钢柱的抗火计算方法及参数分析

基于Rankine公式，提出了一种可用于计算热轧薄壁槽钢柱抗火极限的方法，采用有限元软件MSC．MARC．Mentat对模型进行非线性有限元分析，给出模型网格划分及其失效后的变形图。对比有限元分析结果与理论解，吻合较好。并针对薄壁槽钢柱的长细比、扭转刚度参数及截面的宽高比，对其抗火性能的影响进行参数分析。结果表明：长细比是影响柱子抗火能力的最重要的因素，长细比越大，极限抗火承载力越低；弹性弯扭屈曲向弯曲屈曲转化的临界长细比不随温度的改变而改变；对于薄壁槽钢柱而言，在截面面积一定或近似的情况下，截面宽高比越大，扭转刚度参数K越小，柱子在火灾下的极限承载力越好。     

基于HHT和改进PNN的CSI人体动作识别研究

为了有效判别真实摔倒动作与疑似摔倒动作、提高动作识别准确度,提出基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和改进概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)人体动作识别算法。对CSI的幅度与相位融合信号进行数据预处理,利用HHT来提取区分人体动作信息的瞬时幅值和瞬时频率作为分类特征构建特征矩阵,在遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的PNN神经网络中训练出能有效检测真实摔倒和疑似摔倒动作的GA-PNN人体动作识别模型;利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行摔倒动作的判别。仿真实验表明,提出的算法能有效地检测真实摔倒和疑似摔倒动作,其识别准确度可达到97.18%,且误报率较低。     

存在载波频偏和信道估计偏差影响的空相关多用户MIMO-OFDM系统的性能分析

为进一步了解载波频偏和信道估计偏差在空相关多用户MIMO-OFDM系统中的作用,对存在载波频偏和信道估计偏差影响的上传多用户MIMO-OFDM系统的性能进行了解析和仿真研究.推导了在载波频偏和信道估计偏差影响下的空相关多用户MIMO-OFDM系统的有效数据符号的信号干扰噪声比表达式,给出了多用户MIMO-OFDM系统的符号差错性能指标.研究表明,理论计算与计算机仿真的系统符号差错性能结果在各种载波频偏和信道估计偏差情况下都比较吻合.     

一种改进的最大熵方法在船舶辐射噪声盲分离中的应用

对于船舶辐射噪声信号的盲信号分离(BSS)问题，由于常用的最小互信息(MMI)方法需要估计输出信号的高阶累积量，这对于非高斯、非平稳的船舶辐射噪声来说信号估计的精度将会降低．为此，本文验证了最大熵(ME)方法在处理此类复杂信号时能作为最佳对比函数的条件，并在此基础上用高斯混合模型来估计信号的概率分布，提高了信号概率密度估计的精度；同时在算法的迭代过程中使用自然梯度下降法代替随机梯度下降法，提高了算法的收敛速度．通过对船舶辐射噪声信号的盲分离实验，证明了此分离算法是有效的．