基于神经网络的OFDM信道补偿与信号检测

针对非线性失真和多径效应混合的复杂信道条件，提出一种基于神经网络的正交频分复用（OFDM）信道补偿与信号检测的方法。首先接收端信号利用最小二乘（LS）算法和迫零（ZF）算法做预处理，然后再输入到一层全链接层的神经网络进行进一步的信道补偿与信号检测，并恢复数据流。仿真结果表明，在没有进行输入信号功率回退（IBO）时，所提方法的误比特率（BER）性能比LS算法提升2个数量级，比线性最小均方误差（LMMSE）、最小均方误差（MMSE）提升一个数量级；在进行IBO后，所提方法能避免LS信道估计下至少4 dB的功率损失，能避免LMMSE、MMSE信道估计下至少2 dB的功率损失。所提方法在一定程度上验证了机器学习结合通信的先验知识的这种新的网络结构更能提升系统数据传输的准确率。      

最大相关熵准则自适应滤波器的分数阶长算法

对自适应滤波器最佳阶长的准确估计可以有效平衡自适应算法的稳态性能与计算复杂度,而基于最小均方差(MMSE)准则的变阶长最小均方(LMS)算法在非高斯噪声环境下的收敛性能变差。针对这一问题,提出一种最大相关熵准则(MCC)自适应滤波器的分数阶长(FT)算法——FT-MCC算法。该算法从MCC自适应滤波器最佳阶长的定义出发,利用不同阶长滤波器产生的相关熵之差实现阶长更新。理论分析和实验表明:相比现有变阶长最小均方算法,FT-MCC算法在非高斯噪声环境中具有较强的鲁棒性;通过恰当的参数选择,算法可较好地实现对最佳阶长的跟踪和估计。      

MIMO-CDMA系统中的相位编码技术

在角扩散不充分的贫散射环境中,MIMO(Multiple In Multiple Out)系统的信道传输矩阵的奇异值分布不均匀,导致系统容量下降.针对这个问题提出了一种相位编码技术.通过人为地制造多径,将贫散射环境下的病态相关矩阵改造为良态矩阵,从而使MIMO技术能够在天线间空间相关性很强的平坦衰落信道环境中应用,扩展了MIMO技术的应用范围;并且在发端没有信道信息的情况下仍然能够把MIMO信道等效为独立并联信道,省去了预编码和信道信息的反馈,降低了系统复杂度.从理论上分析和介绍相位编码技术的基本原理,给出仿真结果,其结果与理论分析一致.      

一种新的频域自适应算法

分析了现有自适应滤波算法,并且提出了在有色噪声背景下能够快速收敛的频域自适应新算法.使用牛顿法搜索性能表面和近似于递归最小二乘(RLS)算法的结构,利用现有的拟牛顿QN(Quasi-Newton)时域自适应算法原理,通过快速傅里叶变换(FFT)将其应用于频域.结合快速块最小均方自适应滤波算法FBLMS(Fast Block Least Mean Square)中的并行处理方法对算法的运算过程进行了改进.由于调整了数据格式和增益矩阵的系数加快了迭代过程的收敛,并且提高了信号处理的效率.附加的计算机仿真结果分别给出了在白噪声和有色噪声输入相同汉明窗条件下,新算法、LMS算法和拟牛顿算法QN的自适应系统辨识的效果比较图,表明新算法能有效用于色噪声下的自适应滤波.     

基于非抽取小波包变换的信号滤波算法

对航天测控信号进行滤波处理,有利于改善信号品质,提高系统的测量性能。针对航天测控信号中的差分单程测距(DifferentialOne-wayRanging, DOR)信标信号等侧音信号,提出了基于非抽取小波包变换（Un-decimatedWaveletPacketTransform,UWPT）的滤波改进算法。该算法以功率平坦度为准则,判断某一节点是否需要继续分解。改进算法克服了以能量聚焦度为准则时算法误判停止分解或多重分解算法复杂、计算量大等的缺点,同时解决了阈值不易确定的问题。仿真结果表明改进算法在降低算法复杂度的同时,滤波性能相对有所提高。最后采用改进算法对仿真信号和在轨卫星数据进行处理,结果表明滤波后仿真信号差分相位估计精度提高约3倍、实测数据差分相位估计精度提高0.72倍。     

非线性回归支持向量机的SMO算法改进

为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化（SMO,Sequential Minimal Optimization）算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果.      

MC-CDMA中的RLS-DRMTA算法

多载波码分多址(MC-CDMA)系统是将OFDM技术与CDMA技术结合起来的一种综合技术.MC-CDMA系统中同信道干扰仍然是影响系统性能的主要因素,这就需要使用智能天线来提高系统的性能.介绍一种适用于MC-CDMA系统的自适应阵的盲算法递推最小二乘解扩重扩多目标阵列(RLS-DRMTA)算法,利用扩频码的信息进行波束形成,不需要训练序列,节约了频谱资源;与LS-DRMTA算法相比,RLS-DRMTA算法节省了运算时间;另外仿真表明在正交频分复用(OFDM)解调后进行波束形成,提高了系统的性能;为了降低系统的复杂度,还用到了载波分组技术,但分组技术又会降低系统的性能,所以分组时考虑了系统性能和运算速度的折衷.仿真结果表明RLS-DRMTA算法能使方向图的主波束对准信号方向,而在干扰方向形成零陷,从而达到抑制干扰的目的.      

Lyapunov自适应滤波及其 在INS/SMNS组合中的应用

为克服在惯导/景像匹配导航系统(INS/SMNS,Inertial Navigation System/Scene Matching Navigation System)组合导航系统中随着匹配点增多最小二乘法易出现发散的缺点,提出了一种基于多输入多输出(MIMO,Multi-Input-Multi-Output)系统的改进型Lyapunov自适应滤波算法.该方法利用观测方程信息,通过定义滤波误差和预测误差获得算法的递推公式,而算法的稳定性和收敛性可由Lyapunov稳定性理论来证明.以INS/SMNS组合导航系统为例进行了仿真验证,和递推最小二乘算法相比该算法简单、可靠,而且滤波的性能优于递推最小二乘算法.     

一种基于小波零树的彩色图像编码算法

为提高基于分层树的集合分割算法(SPIHT)的编解码速度,对算法结构重新设计,提出了一种简单的无链表小波零树编码算法.通过预处理和主处理过程实现了流水线编码结构,减少了存储器的访问频率.预处理完成对所有节点显著性的标注,主处理完成无链表的零树编码.对彩色图像编码时首先进行RGB空间到YUV空间的变换,然后在比特平面扫描过程中,依次对YUV三个平面进行编码,这样输出的码流是完全嵌入式的.一般情况下,亮度分量的最高显著平面都高于色度分量.因此通过色度分量输出控制策略,可以进一步提高算法对彩色图像的编码性能.硬件实现结果表明,改进后算法的编解码速度明显提高,而率失真性能并没有下降,所以新算法特别适合高分辨率或不规则图像的编解码芯片设计.     

角速率输入下圆锥补偿算法的一般形式

传统圆锥补偿算法直接应用于由速率陀螺组成的捷联惯导系统时,算法误差明显增大.为抑制算法误差,提出了一种以角速率为输入信号,任意子样数圆锥补偿算法(包括改进算法)的一般形式,并在典型圆锥运动条件下以算法漂移误差最小为优化准则,推导了相应的圆锥补偿系数方程和算法误差表达式.利用给出的公式,求解一个线性方程组即可得到圆锥补偿系数,可方便快捷的设计任意子样数的角速率圆锥补偿算法以及改进算法.仿真结果表明,所设计的改进算法比同子样数常规角速率圆锥补偿算法在精度上有明显提高.      

异步双卫星MIMO系统中的空时编码方案

双卫星多输入多输出（MIMO,Multiple-Input Multiple-Output）系统中不同路径间传播时延的差异会造成接收信号不同步。针对该系统中接收信号不同步问题,提出一种时间反转全码率全分集空时编码方案。该方案中对发送的符号序列进行空时编码后,利用交织改变符号向量发送的时间顺序并对发送数据进行分组。将其中一组数据进行时间反转并插入保护间隔,使接收机在信号不同步的情况下仍然能够获得全码率和全分集增益,同时保留低复杂度最优译码算法的适用性。仿真结果表明,与传统方案相比,提出的空时编码方案能够获得最优的性能。另外,系统采用高阶调制方式或信道条件较差时,该方案的性能增益更大。     

基于天线驱动组件的多体卫星MIMO控制及稳定裕度应用研究

针对两输入两输出的多体卫星控制系统,采用工程中的天线驱动组件为天线转动提供驱动力矩,在天线小角度机动条件下,对此线性模型采用多变量频域设计法中的序列回差设计技术,设计卫星本体俯仰姿态和天线转动的多输入多输出(MIMO)控制器,利用Nyquist稳定判据证明系统的稳定性.在此基础上分别利用回差阵奇异值法和逆回差阵奇异值法计算MIMO控制系统的稳定裕度,将两种方法所得结果相结合以减小稳定裕度计算的保守性,最后通过数值仿真验证了控制算法和控制系统稳定裕度结果的有效性.     

基于重复自抗扰控制的索网天线振动抑制

为解决索网天线在轨运行过程中的振动抑制问题,提出一种基于重复自抗扰复合控制器的主动振动控制方法。首先,使用有限元法建立天线型面的振动动力学模型,基于模态截断的方法对动力学模型进行降阶并转化为状态空间方程的形式。然后,基于能量最小化准则,使用遗传算法对传感器/作动器的位置进行优化。最后,设计了基于线性自抗扰控制的天线型面振动主动抑制算法,并在此基础上设计前馈重复控制算法,通过对反馈控制周期性误差的学习,提高控制器抑制周期性扰动的能力。仿真结果表明,相比无控状态时,所提出的控制方法可将型面扰动降低97.0%,振动抑制效果优于PID控制器。所设计的控制方法为天线型面的振动控制提供了一种新的技术手段。     

基于Gram-Schmidt变换的有监督变量聚类

为进一步研究回归模型中高维数据的降维方法,提出基于Gram-Schmidt变换的新的有监督变量聚类（SCV-GS）方法。该方法未采用以潜变量为聚类中心的层次聚类,而是借用变量扫描思想,依次挑出对响应变量有重要贡献的关键变量,并将其作为聚类中心。SCV-GS方法基于Gram-Schmidt变换,对变量之间的高度相关性进行批量处理,并得到聚类结果;同时,结合偏最小二乘思想,提出新的同一性度量,并以此来选取最佳聚合参数。SCV-GS不仅可以快速得到变量聚类结果,而且可识别出对响应变量的解释及预测起关键作用的变量类。仿真表明该聚类方法运算速度显著提升,而且所得潜变量对应的回归系数的估计结果与对照方法表现一致;实例分析表明该方法具有更好的解释性和预测能力。      

基于决策树的空间拦截器姿态控制

拦截器的发动机为带脉冲型发动机,从而限定了作动器的输出集.对于该拦截器的姿态控制,提出了基于决策树的控制方法.它是通过搜索决策树代价最小的路径做出控制决策,该控制思想非常类似棋手博弈的思想.提出的剪枝方案降低了决策树的计算复杂度.通过仿真实验说明:基于决策树的控制具有一定的智能;不同剪枝方案产生不同的控制效果;该方法较好地解决了输入受到约束、非线性和耦合的多输入多输出控制问题,并且在满足控制精度前提下可减少发动机切换次数和燃料消耗.      

基于可变阶变分模型的医用低剂量CT图像去噪

为了降低患者的辐射风险,低剂量CT（LDCT）广泛用于临床诊断,但辐射剂量的减少在重建的LDCT图像中引入了斑点噪声和条纹伪影。为了提高LDCT图像的质量,提出了一种基于可变阶变分模型的后处理技术。所提出的变分模型使用边缘指示器控制变分阶数,根据图像的特征在一阶全变分（TV）正则项和二阶有界Hessian（BH）正则项之间交替变换。采用基于快速傅里叶变换（FFT）的分裂Bregman算法求解所提出的变分模型。该模型在保留高剂量CT（HDCT）图像相应结构的同时,有效抑制了斑点噪声和条纹伪影。重建的图像和实验数据表明,所提出的变分模型比现有的先进模型具有更好的质量。      

基于广义退化的机械结构模糊时变可靠性分析

航天在轨机械产品样本量少的特点导致其相关参数和动态退化失效判据具有模糊性,而现有的模糊可靠性模型一般针对静态问题进行分析,并不能描述机械产品可靠性的时变、模糊问题。本文基于广义应力强度干涉模型,同时考虑变量和失效判据的模糊性,提出了模糊时变可靠性建模及分析方法。该方法首先将模糊判据转化为极限状态方程中的随机变量;然后利用模糊论中的截集法处理模糊随机变量,建立机械产品的模糊时变可靠性模型;之后基于PHI2方法（一种基于上穿方法的结构时变可靠性分析方法）提出了求解模糊时变可靠度的新方法（FPHI2）;最后结合数值算例和工程案例验证了该方法的可行性。