卫星链路 CSSDS标准删除卷积码的识别方法

介绍了删除卷积码的定义，根据删除卷积码与源卷积码之间的关系，构建了删除卷积码识别的数学模型。考虑误码情况，针对Walsh‐Hadamard变换在删除卷积码校验矩阵的识别中存在运算量和数据量过大的问题，对校验矩阵方程组进行了变形，提出了改进Walsh‐Hadamard算法，能够有效地识别出校验矩阵。在此基础上识别源码的生成矩阵和删除模式，并通过真实卫星链路构建实验平台进行删除卷积码识别实验。     

CCSDS卷积码快速识别算法

基于CCSDS标准中卷积码编码规范,提出并实现一种CCSDS卷积码快速识别算法。算法采用卷积码的校验矩阵对CCSDS标准中五种未知码率的卷积码进行遍历,从而完成删除模式和起始位置识别。该算法具有计算复杂度低、容错性好、易于实现的优点,而且克服了截获码序列起始位置模糊的问题。仿真实验表明,该算法在截获序列足够长且误比特率低于10-2时可以达到95%以上的识别正确率。     

基于组合矩阵的精确修复MDS编码

针对分布式存储系统中精确修复故障节点数据的问题,构造了一类最小存储再生编码。本文利用线性无关矢量以及分块矩阵构造了编码的生成矩阵。所有编解码运算都属于GF(2)域,编码后的数据混合存放在存储节点中。采用该编码的存储系统,能够仅经过2k个基本异或运算精确修复任意单节点故障。修复故障的最小带宽为M×(k+1)/n,且在系统正常工作时,能够为单用户提供最高n×B的可用带宽。与其它最小存储再生码相比,编码矩阵简单,解码计算量较小,为用户提供较高的可用带宽。
     

精密定轨中三类经验加速度的有效建模方法

根据瞬时速度脉冲、逐段常量经验加速度和周期性摄动加速度模型的特点,分别给出敏感矩阵的有效计算方法,以及最小二乘批处理的设计矩阵和法方程矩阵的分块结构。该建模方法将灵敏度矩阵数值积分规模和存储规模降为O(n),而传统方法为O(n 2)。应用GRACE-A星载GPS观测数据对法方程的计算效率测试,结果表明：对于瞬时速度脉冲和逐段常量经验加速度模型,当采用伪距观测量时,法方程构建效率提高1倍;当采用伪距加载波相位观测量时,效率提高3.5倍。对于周期性摄动加速度模型,效率没有明显提高,主要原因在于模型参数较少,矩阵分块建模方法的优越性尚未体现。     

基于时频矩阵非负分解特征的多视角SAR目标识别

针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。     

卷积码盲识别技术研究

针对卷积码的盲识别问题,总结了现有识别方法的实现原理及过程,并用Matlab进行了仿真分析。对于码长、码率及编码记忆长度等参数,利用接收码字构造矩阵并进行变换,从而达到识别的目的。针对生成多项式的识别,给出了四种常用的方法,并比较了各方法的性能和计算复杂度。结果表明,在低误码率低于10-2情况下,采用欧几里德算法最佳;当误码率为10-2量级时,基于Walsh-Hadamard变换的方法更能保证识别的准确性。     

变拓扑多臂航天器高效统一动力学建模

针对多臂航天器在轨操控过程中可能存在的多链、闭环、环链混合等多种拓扑构型及相应的动力学模型变化,提出基于空间算子代数理论(SOA)的高效统一动力学建模方法。首先,提出了描述多臂航天器部件连接关系的构型参数,并基于构型参数提出了多臂航天器拓扑构型描述矩阵的自主生成方法。其次,基于空间算子代数理论,将通路矩阵与空间转移算子相结合,提出了变拓扑多臂航天器统一动力学建模方法。最后,将数值仿真结果与多体动力学仿真软件的仿真结果进行比对,验证所提方法的有效性。仿真结果表明,对于不同的拓扑结构,所提出的O(n)阶统一动力学建模方法能准确描述变拓扑情况下的多臂航天器动力学响应。     

航天员呼吸强度的时序模式相似性比较研究

研究航天员呼吸强度时序模式相似性比较方法。利用小波变换将数据样本中的信号和噪声分离,将样本信号划分成多个连续的单调区间,用年n阶多项式对区间进行分段拟合,由拟合多项式的各阶系数、区间宽度、信噪比组成该分段区间的特征向量,由此得到所有数据样本的特征向量序列。小波分析算法可以有效地分离噪声信号,多项式函数能够很好地拟合数据样本,用特征向量的余弦距离可以对独立或连续区间的相似度进行准确地比较。根据上述方法,实现了时间序列的相似性搜索,并用于航天员呼吸强度时序变化模式的识别。     

零陷展宽的递推实现方法

目前常用的零陷展宽算法都可以归纳到协方差矩阵锥化（CMT）的范畴,按常规计算方式,CMT法的运算量为O(M 3)。文章首先通过对CMT法中的锥化矩阵进行特征值分解,提出了一种递推实现的零陷展宽算法,将运算量降为O(JM 2) （J为锥化矩阵的秩）;将该递推方法与对角加载算法结合,大大提高了算法的鲁棒性;最后针对几种常用的锥化矩阵进行了分析,确定了Mailloux算法中虚拟干扰源的选取原则,对MZ算法的锥化矩阵进行了降秩近似,进一步降低了运算量。计算机仿真分析表明,递推CMT算法在与原算法性能相当的情况下运算速度大大提高,与对角加载算法结合后,可以以较低的运算量实现较好的稳健性。
     

基于马尔可夫链的含有检测次数约束条件的唐检测器

针对可变驻留次数唐检测器由于驻留次数不定可能导致的单次检测次数已过多,但仍不能满足上/下行计数器值k=A或k=0退出条件的问题,提出一种对单次检测次数设置门限进行约束的方法来避免此种情况发生。将唐检测器建模为齐次马尔可夫链,利用齐次马尔可夫链中的首达时间与迟早概率等定义进行分析,得到含有检测次数约束的唐检测器检测性能公式。仿真结果表明,只要检测次数门限选择合理,可以在检测性能不受影响的情况下通过限制单次检测次数有效控制直接序列扩频信号的捕获验证时间。     

基于时间序列相似性原理的雷达信号识别

从密集复杂的信号环境中分选和识别出特定雷达辐射源信号,是信号处理领域的重要内容之一。利用威胁复杂雷达信号的先验信息,引入数据挖掘领域时间序列相似性快速匹配原理及其滑窗技术,提出了一种适于复杂体制雷达信号快速匹配识别方法。实验表明,该方法识别速度快、适应环境能力强,具有良好的应用前景。     

求解广义特征值问题设计导弹H∞增益调度自动驾驶仪

通过构造广义特征值问题求解H∞增益调度问题的最优解。采用矩阵奇异值分解理论,由H∞增益调度问题的线性矩阵不等式求解条件出发构造了用于求解H∞增益调度问题最优解的广义特征值问题。将所构造的广义特征值问题应用于D\|K\|D迭代算法中,以某地空导弹为例设计了H∞增益调度自动驾驶仪。仿真结果表明,所设计的自动驾驶仪的动态特性在导弹飞行条件大范围变化时,具有相当好的一致性,从而验证了广义特征值问题构造的正确性及其应用于H∞增益调度问题求解的可行性。
     

直径≤d的对称本原有向图的广义本原指数集

给出了含有自环的直径≤d的全体n阶对称本原有向图的第k(1≤k≤n)个广义本原指数的上确界,并证明了这类有向图的第k个广义本原指数集为:当1≤k≤d时,E0d(n,k)=1,2,…,d-1+k,当d+1≤k≤n时,E0(n,k)=1,2,…,2d。     

大型磁悬浮CMG转子的组合优化策略

为提高空间站用大型磁悬浮CMG（Control Moment Gyroscope）系统的设计效率,并获得最优设计参数,针对高转速（12000r/min）大角动量（1000N·m·s）磁悬浮转子进行优化设计与分析。提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和序列二次规划算法(Sequential Quadratic Programming, NLPQL)的组合优化策略来优化转子组件。采用ANSYS进行参数化建模,通过ISIGHT软件集成ANSYS实现优化过程。取转子质量和最大等效应力分别最小为优化目标,选择转子轮盘结构尺寸为设计变量,并根据转子运行工况对转子提出包括尺寸、强度、效能等方面约束限制。与GA、NLPQL算法相比组合优化策略的优化结果要优于单纯使用一种全局优化算法或局部优化算法。组合优化策略结果表明转子质量减少了3.92%;安全系数提高了2.69%。实验结果证明了组合优化策略的设计结果。     

基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究

研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提。文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率。     

一种新的频率调制雷达信号识别方法

频率调制信号广泛应用于现代雷达中,针对此类信号的调制方式识别问题,提出了一种新的识别方法.该方法首先提取信号的二次相位函数(QPF)脊线,然后根据脊线的线性拟合误差将信号分为两类,最后分别通过Radon变换和曲率半径识别出信号的具体调制类型.仿真表明,该方法具有良好的抗噪性和较高的识别正确率.     

一种基于TOA差值矩阵的辐射源识别方法

介绍一种通过脉冲到达时间 (TOA)的差值矩阵的逆矩阵来获取脉冲重复间隔(PRI)工作样式的方法 ,从而对辐射源进行识别。同时还给出了固定PRI近似计算公式及其性能评估。     

基于结构特征的弹道目标雷达识别技术

弹道目标的结构特征反映了目标的本质属性,是识别真假目标最直观的特征之一。分析了弹道目标的结构特征差异,系统归纳了基于结构特征的弹道目标雷达识别方法。根据雷达提取结构特征所采用的信息不同,将这种识别方法分为基于RCS序列的识别方法、基于一维像的识别方法、基于二维像的识别方法以及基于极化信息的识别方法,详细阐述了这四类识别方法的物理基础及其实现途径,分析了它们各自的特点,最后展望了技术发展趋势。     

基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法

针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机。当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征。通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异。利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别。利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统。     

航天器资源约束的时间拓扑排序处理方法

针对航天器自主任务规划中的资源受限、约束复杂、活动并行等问题,提出了基于时间拓扑排序的航天器资源计算方法。考虑规划结果中资源产生及消耗,采用资源约束网络模型表示规划中动作的资源需求。通过分析资源变化与动作执行时间的关系,在资源处理过程中对资源约束网络的资源突变时刻进行拓扑排序,优化了流量推进路径的选择过程,时间复杂度为O(n 2 )。数值仿真结果表明,算法提高了规划过程中资源处理的效率。