面向三维信号的分组码

设Z[3√2]是代效效域Q（3√2）的代效整效环．把商环Z[3√2]／(2^Z)的乘法单位群分解为群的直积．由此获得三维信号空间并可用来构造分组码．这些码能够改正某些错误．     

交通控制子区划分方法研究

交通控制子区划分主要将相邻的众多交叉口划分为若干个交通子区进行干线协调控制,可有效缓解交通拥堵现象,但现有方法划分出的交通子区无法满足实际协调控制的准确性与鲁棒性。为解决这一难题,结合当前流行的划分技术,考虑4个影响因素:信号交叉口间距、交通流量、周期、通行能力,建立模糊C均值聚类划分方法,再通过实例,借助Vissim仿真软件,验证方法的适用性与可行性。Vissim仿真结果表明:与传统协调控制方法相比,方法可使系统车均延误时间减少27%,协调相位行车时间减少20%。     

基于改进 FastICA 的冲击波工频干扰消除算法

在火炮冲击波信号测试领域中, 为解决陷波算法消除工频干扰损失有效信号成分的问题, 提出了一种改 进的 FastICA 算法消除工频干扰。 采用五阶收敛的牛顿迭代形式改进基于负熵的 FastICA 算法, 使其不仅具备 负熵算法的高精准度, 而且收敛速度快, 迭代次数少。 仿真结果表明, 该算法的相似系数和信噪比达到 0. 999 99和 45 dB, 较传统陷波算法的 0. 996 和 21 dB 有明显的优势。 相比于基于负熵的 FastICA 算法, 改进算 法与其精准度相同, 但迭代次数减少了 26. 7%; 与收敛速度较快的峭度算法相比, 改进算法迭代次数更少, 收 敛速度更快, 稳定性更高。 该算法具备精准度高、 收敛速度快和迭代次数少等优势, 因此适用于实时处理冲击 波的测试场合。     

印度梨形孢对黑松幼苗生长量及其根系形态的动态影响

为研究印度梨形孢(Piriformospora indica)对黑松(Pinus thunbergii)幼苗生长及其根系形态的动态影响,在营养杯培育条件下研究了印度梨形孢对黑松地上部分与根系生长、根系构型及根系分形维数的影响。结果表明,印度梨形孢对黑松地下根系生长的促进作用发挥时间早于地上部分、效应显著高于地上部分,接种印度梨形孢15~30 d时对地上部分基本无影响,但对根系促进作用明显,而地上部分在60 d时生长效应显著。接种印度梨形孢可增加黑松地上部分、根系的生物量,也显著地改善了根系长度、分支数、表面积、体积等构型参数与根系分形维数,促进黑松生长。     

基于FPGA的脉冲参数测量系统

该系统是基于FPGA和单片机AT89S52的脉冲参数测试系统,能够测量脉冲信号的周期、频率、占空比、脉宽等参数。首 先由FPGA提供一个频率为50 MHz的信号源作为标准信号源,并在FPGA中构造2个32位的计数器,用来测量被测信号的各 个参数,最后将测量结果送入单片机中处理并显示。整个系统主要由按键电路、门控电路、2个32位计数器和显示电路等模块 组成。通过测试该系统抗干扰能力强,测量数据稳定可靠,测量精度高。     

相干测风激光雷达带通采样方法的仿真研究

根据相干测风雷达回波信号载频高、带宽窄的特点,尤其星载相干测风雷达回波信号数千兆赫兹,采用传统采样方式对采集卡的采样率要求很高.鉴于采集卡的采样率和分辨力互相制约,提出将带通采样引入到相干测风雷达系统.本文以1.5 μm全光纤相干测风激光雷达的实测数据作为仿真输入,经Simulink滤波、带通采样,结果表明,在对探测距离影响不大的情况下,与低通采样方式相比径向风速反演结果最大相差0.5 μm/s;数据处理的时间复杂度降低,其下降值是带通采样频率与低通采样频率的比值;但信噪比会恶化,其下降值介于1~3 dB.      

天线时域平面近场测试的信号源误差修正

提出了天线时域平面近场测试中信号源稳定度误差的修正方法.建立了误差修正所需的参考信道,分析了信号源误差所包含的误差项,根据时域近场测试对采样信号进行近场重建和近远场变换的两种方式,分别给出时域-频域结合修正和纯时域修正的两种修正方法,针对信号源误差包含的误差项对采样信号进行修正.实测结果证明修正后得到的频域方向图和时远场波形与参考结果都比较吻合,证明了两种修正方法的正确性.      

基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理技术

针对多普勒失配引起的伪随机跳频引信定距精度差及工程实现难度大的问题,提出了一种基于信号重构的伪随机跳频引信信号处理方法.首先利用发射信号重构一组用于匹配滤波的本地参考信号,然后将这组信号分别与目标回波信号进行相干积累,当其中任一通道相关值超过预设门限时,即可判为定距成功.仿真实验结果表明,该算法能够对目标区域进行精确探测,有效地解决了伪随机跳频引信多普勒失配引起的定距精度差、虚警概率高等问题.     

基于声源定位的头部姿态检测系统研究与实现

研究了声源定位技术在鼾声检测上的应用,主要研究鼾声的声学特性、声源定位技术原理,并利用声源定位技术对人体打鼾时头部姿态进行识别.采用广义互相关函数法对多路声音采集系统采集到的鼾声信号进行延迟估计计算,根据得到的相对时延信息进行声音定位,结合定位信息和朝向信息推断出当前受试者打鼾时头部姿态.采用数据采集卡进行高速信号采集,使用虚拟仪器Labview进行信号处理和算法实现,实验中受试者以不同头部姿态在该系统监测下模拟打鼾,通过该系统检测头部姿态,综合判断正确率达到80%.     

L1范数下有噪信号恢复的误差估计

在压缩感知有噪信号恢复的研究中,引入新范数,获得L1范数最小化恢复的误差估计.结论只依赖于噪声本身,改进了压缩感知中已有的误差估计.