基于SVC视频流的低复杂度多播组分解算法

多播是一种高效率利用带宽资源的技术，可以有效缓解多媒体传输过程中的带宽压力，但传统的多播技术会带来“瓶颈用户”问题，限制多播组内用户的数据速率。多播组分解技术将多播组划分为若干子组并以不同速率接收数据，可以有效解决瓶颈用户带来的速率限制。构建了面向用户端的视频多播传输方案，将可伸缩视频编码（SVC）的分层特点和组分解技术相结合，各多播子组根据实际接收能力解调得到不同质量的SVC视频数据，在保证用户基本视频数据传输的基础上，实现总系统速率最大化。提出了面向资源公平调配的低复杂度多播组分解算法，在改进低复杂度分组（LCS）算法过程中考虑SVC视频层限制，并引入常值向量抑制资源分配不公的情况。经过实验数据模拟和性能评估，所提算法在带宽资源和用户数量变化时，均可以稳定地保持较高的系统速率、频谱效率及系统公平性，且计算复杂度较低，能够实际应用于4G和5G网络架构下的视频传输。      

空间光通信自适应信道编码的研究

提出了一种适合于空间光通信的信道编码方案和自适应信道编码的通信协议,探讨了一种适合空间光信道的信道码型和自适应编码协议的实现方法。在采用信道编码的基础上,通过对所接收到的信息流的误码率的实时检测,来估计当前空间光信道的状况．从而实时地控制信道编、解码器的接入,使系统误码率降低到正常范围,并最大限度地利用了当前信道容量。     

基于Turbo方法的乘积码脉冲位置迭代调制解调译码

脉冲位置调制（PPM）无线光通信系统易受到大气湍流影响，针对于此，将Turbo技术引入到PPM的解调和乘积码译码中。基于极大似然准则导出了PPM软检测解调方法，结合分组码的SISO译码，构建了检测解调和译码联合迭代的Turbo结构，推导了其迭代原理算法。仿真分析结果表明，误码性能可随迭代次数增加改善，其中，在大气闪烁指数0.1和误码率10-6条件下，迭代3~5次相比非迭代系统获得了0.8 dB以上的增益。     

数字化转型背景下“三表”编制和应用实践

针对设计图纸中“三表”（明细表、明细栏、元件表）编制的现状及存在的问题，对其进行要素研究与分析。运用标准化手段优化“三表”的编制方法，基于物资编码库的建立，保证了BOM （物料清单）数据的规范性，解决了BOM数据与“三表”图纸信息不一致的问题。     

一种快速自动挖掘航空发动机工作模式的新方法

为了处理航空发动机传感器所采集的多维时序数据，过去的方法常聚焦于单个样本点的识别，其提出的模型中往往含有大量待调参数并且单变量的挖掘方式会忽视状态参数的延时效应对工作模式挖掘的影响。另外，这些方法对大批量处理含过渡态模式数据的情况考虑欠佳。因此，提出一种能快速自动挖掘多维时序数据中隐含工作模式的新方法，即AutoMiner。该方法通过构造模型的编码代价来求解使编码代价最小的断点组合。在构造编码代价过程中利用标记传播的方法来识别每个片段的工作模式，这一方法生成的软标记成功解决了对过渡态模式的识别问题。本文在某型发动机采集的传感器数据上开展了多组实验，同时进行了可视化的展示，实验证明AutoMiner方法在时序分割和模式挖掘方面的评估指标均优于对比算法。另外，AutoMiner方法还支持并行化计算并且能在更复杂的工作模式挖掘场景中具有良好的可迁移性。     

城市环境下北斗B-CNAV1电文RS-LDPC 级联编码方法

针对城市环境下卫星导航系统用户接收终端对电文编译码算法的低复杂度和抗衰落性能需求，以北斗导航系统B-CNAV1电文为改进对象提出了一种外码采用RS码、内码采用二进制LDPC码的电文级联编码方法。通过RS码提高电文对抗突发错误的能力，同时利用二进制LDPC码保证电文对抗随机错误的能力。采用LMS信道对城市接收环境建模，仿真结果验证了本文提出的RS-LDPC级联码与B-CNAV1电文64进制LDPC码具有相近的性能，同时大幅降低了算法复杂度，较好地实现了电文纠错性能和实现复杂度的平衡，提供了一种适用于城市环境的高性能、低复杂度电文编码方法。     

多网络约束下NNS分布式融合估计器设计

针对节点量测增益衰减、节点能量受限与系统模型不确定3种网络约束下具有随机通信时滞和非固定丢包率的组网导航系统(NNS)分布式状态融合估计问题，将增益衰减程度描述为统计特性已知的随机变量，将模型不确定描述为系统矩阵中的乘性有色噪声，将减小能耗描述为降低节点数据传输率。分别在邻节点端和目标节点端引入2种不同的线性编码器以解决丢包与时滞问题。建立丢包率与同时传输信息的节点数目之间的函数关系，将邻节点在过去有限个时刻的量测值进行线性编码后再传输，以补偿丢包与降低传输率导致的信息损失。目标节点把在同一采样周期内获取的来自同一邻节点的多个量测值按时间戳进行线性编码，以解决通信时滞导致的信息多余。基于2次线性编码建立增广系统模型，设计最小方差意义下局部无偏估计器，利用最优矩阵加权融合法得到全局融合估计器，推导得到融合估计误差协方差收敛的充分条件及次优传输率。通过算例仿真验证所提算法的有效性。     

齿轮故障识别的密度峰值聚类欠定盲源分离算法

为提高盲源分离算法在振动源数目估计问题中的噪声鲁棒性，提出了一种基于密度峰值聚类的欠定盲源分离算法。对预处理后的信号提取单源点，通过密度峰值聚类对单源点进行聚类得到混合矩阵的估计值。通过基于压缩感知模型对源信号进行重构，得到分离信号。为验证所提算法分离准确性和噪声鲁棒性，用所提算法对不同信噪比下的仿真信号进行分离，结果显示：在信噪比不低于4 dB时，所提算法均可以准确分离出源信号，算法的准确性和鲁棒性得到验证。设计旋转部件故障诊断试验台对所提算法在实际应用中的有效性进行验证，对实测复合故障振动信号进行分离，试验结果表明该算法成功分离出观测信号中的锥齿轮和行星齿轮单一故障特征，有助于工程中旋转部件故障诊断。     

基于多维数值积分的高阶确定采样型滤波方法

基于多维数值积分讨论了确定采样型滤波器,这一类滤波器的不同之处体现在对滤波器中均值和方差的计算,这一问题与数值积分密切相关.针对以往确定采样型滤波器在提高滤波精度的同时会增加计算量,通过分析高斯权值积分,采用完全对称积分公式,计算积分节点、节点个数及权重,相比高斯厄米特滤波减少了计算量,同时滤波精度可达到五阶以上.选取典型算例对新的滤波方法仿真分析,验证了该滤波方法的可行性和有效性.