改进PASTd算法在大型自适应阵中的应用

矩阵特征分解算法中紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法在自适应阵波束形成中得到了广泛应用.在对其仿真中发现仅在信噪比较低时该算法才能得到较好的结果.针对这一缺陷,正交近似投影子空间跟踪(OPAST)算法被引伸到PASTd中.改进算法可在不知道信号维数的情况下估算信号的特征向量与特征值,并保证特征向量的正交性,因此具有更好的收敛性能,而算法复杂度基本不变.改进算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合应用于大型自适应阵,可对主瓣及其附近区域的干扰进行抑制,并大大降低MUSIC算法的计算量,对其干扰零点的形成有很强实用价值.     

基于信号分类的时频分布

在将时频分析应用于模式识别的应用中 ,传统的方法是先用时频分析方法表示所获得的信号 ,然后根据时频分布提取相应的特征 ,最后将所提取到的特征输入到分类器进行分类。为了使得时频分布具有好的局部聚焦性和抑制交叉项 ,学者对一些分布进行改进 ,如采用平滑函数 ,或者是采用降低干扰核设计等等。但其目的是获得良好的时频分布 ,其最终目的不是应用于信号分类。介绍了一种基于信号分类的时频分布设计 ,其目的不是获得良好的时频分布 ,而是获得很好的分类效果。     

基于支持向量机的组合分类方法及应用

为了解决采用神经网络、决策树作为弱分类器的AdaBoost组合分类存在的不足,进一步改善组合分类效果,提出采用支持向量机(SVM)作为弱分类器的一种新的组合分类诊断方法——AdaBoost-SVM。该方法没有采用一个固定的SVM的核参数,而是自适应调整SVM中的核参数,从而得到一组有效的SVM弱分类器。通过对基准数据库的测试及航空发动机故障样本的诊断,结果表明,所提AdaBoost-SVM方法较好地解决了现有的Ada-Boost组合分类方法中存在的弱分类器本身参数选取困难问题及训练轮数的合理选取问题,并具有更好的泛化性能,更适合对分散程度较大、聚类性较差的航空发动机故障样本进行分类。     

基于特征的锻件分类及特征有限元法

综合分析锻件后引入特征技术并归纳锻件的形状及变形特点 ,提出了锻件特征概念并给出锻件形状特征的一般定义和构成 ;采用面向对象技术表示特征 ,提出了锻件特征类的概念模式和具体的参数化数据模型 ;针对有限元分析中复杂多变的约束条件和载荷状况两个关键性因素的表达 ,提出特征类的关联思想。在基于特征的锻件分类基础上 ,把锻件变形归纳为“挤”或“压”两种特征元 ,提出了采用基于特征的有限元法 ,并综合自适应FEM、并行FEM、智能型FEM共同求解大型复杂锻件的变形模拟问题。     

软件无线电侦察系统中的信号处理技术

软件无线电是无线通信领域特别是军事通信领域的一场革命,并已取得了长足的进展,软件无线电通信的侦察与对抗已成为一个十分紧迫的课题。本文对软件无线电侦察系统中的通信信号检测与分选技术进行了研究,为进一步研究提供了有用的参考。     

多载波调制结合Turbo编码技术的性能分析

多载波调制是一种有效克服衰落信道频率选择性的技术,从而显著减少码间干扰(ISI)。Turbo码以其接近香农极限的工作性能受到人们的注目,它能在极低信噪比条件下提供可靠通信。把多载波调制与Turbo 编码结合起来能够对整个系统提供显著的性能增益。本文试图对采用这两种技术的通信系统给出性能上的评估。     

一种数字调制方式自动识别算法

介绍了利用6个特征参数对7种数字调制方式进行调制方式的自动识别模型算法及仿真结果,表明所提出的自动识别算法能够很好的识别出各种数字调制信号,同时具备算法简单、速度快和准确率高的优点。     

一种小功率逆变电源的设计及实现

介绍了一种小功率逆变电源电路的实现方法。对逆变主电路、电压控制电路、驱动电路、SCOTT电路进行了研究。该逆变电源具有工作可靠、波形失真小的特点。     

合成信号发生器参量的测量不确定度评定

对合成信号发生器测量结果的不确定度进行分析。     

关于阵列式雷达目标模拟器的理论分析

本文权述了阵列式雷达目标模拟器的基本原理。根据模拟目标与实际目标在接收处的反射场及视在中心均应相同的关系导出了三元阵三个阵元的调制信号,并指出这种射频目标仿真既适用于单站情况,也适用于双站情况。