一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法

频移小波包变换可以有效抑制窄带干扰,以提高扩频测控系统的抗干扰能力,但是在多音干扰下,当信号左右节点都存在干扰时,由于不能通过子带能量大小来确定子节点是否继续分解,导致该方法不能抑制多音干扰.针对该问题,提出了一种基于奇偶判断WPT的多音干扰抑制方法,通过采用子带能量差平稳度函数来判断干扰最佳频移量,然后对频移后的干扰子带进行编号,并通过门限判断进行干扰子带定位,确定干扰子带的编号,再通过对干扰子带的编号进行奇偶判断,可以得到小波包的自适应分解树,实现信号的自适应分解,分解到最底层后将干扰子带置零,最后根据分解树反向进行信号重构,完成干扰抑制.通过对误码率、测速精度和测距精度的仿真,结果表明该方法能够有效抑制多音干扰.     

一种CCSDS深空标准的LDPC码高效实现

针对CCSDS(空间数据系统咨询委员会)深空通信标准LDPC(低密度奇偶校验码),为减少定点量化后的译码性能损失,提出了一种改进的译码修正算法。通过分析矩阵结构特点,并引入交错译码结构以及流水结构,设计了一种适合该标准深空通信LDPC码编译码器的高效实现结构。使用此结构,在Xilinx公司的XC5VSX95T芯片上实现了CCSDS深空通信标准的(8 192,4 096)LDPC码,在40次迭代情况下可以达到47m的吞吐率。实践表明:该设计可以灵活地移植应用于其他码率的CCSDS深空通信标准LDPC编译码器设计。     

压力传感器正反量程对称性问题及应用分析

通过对差压传感器的低端施加正，负压力进行校准测试和数据处理，说明了传感器正反对称性是明显存在的，并从力学角度进行了简要分析，给出了应用实例和有关结论。     

具有紧支集伸缩方程与尺度函数的一些性质

本文得到了具有紧支集尺度函数的尺度与支集大小的关系及正交尺度函数具有对称性的条件。关键词     

不含短环的（n，3，k）LDPC码的几何构造方法

提出了基于不含短环的(n,2,k)规则低密度奇偶校验(LDPC)码的一种最短环长为8的(n,3,k)规则LDPC码的几何构造方法。该方法简单直观而有效。仿真结果显示,在AWGN信道中该码具有明显优于随机构造的规则LDPC码的性能。     

基于Kalman滤波和奇偶矢量法的优化RAIM算法

针对传统RAIM算法很难检测微小伪距偏差的问题,可以通过对多个历元的统计检验量进行归一化处理,增大统计检验量的非中心化参数,提高对微小故障的检测率.Kalman新息检测法可以对卫星的故障进行独立检测,具有运算量小、在少星情况时仍能进行故障检测和识别的优点,但是对微小伪距偏差不敏感.针对两种方法的优点提出了基于Kalman滤波和奇偶矢量法的综合RAIM算法.仿真结果表明,该方法不仅可以提高对微小伪距偏差的检测率,同时减少了对可见卫星数的要求,验证了该算法应用于接收机自主完好性检测的可行性和正确性.     

基于支持向量机的冗余陀螺故障诊断方法

为了弥补最优奇偶向量法在冗余陀螺故障诊断中存在的不足,提出了基于支持向量机的故障诊断方法.在最优奇偶向量法的基础上,将冗余陀螺测量单元中所有陀螺的奇偶残差看做整体,作为多故障支持向量分类机进行训练数据,并从训练数据预处理、核函数选择和参数寻优等方面进行了研究.将训练后的支持向量分类机用于对九陀螺冗余测量单元的故障诊断试验,试验结果表明,该方法具有良好的故障识别率、较低的漏检率和虚警率.     

改进的基于剩余度置信度传播的LDPC解码算法

低密度奇偶校验（LDPC,Low-Density Parity-Check）码的剩余度置信度传播（RBP,Residual Belief-Propagation）和基于行的剩余度置信度传播（NWRBP,Node-Wise RBP）解码算法的性能提升非常有限且计算复杂度较高.提出改进的RBP（ERBP,Enhanced RBP）算法,在一个子迭代中,仅更新一个消息,然后设置被更新消息所在行的所有节点的剩余度值为0,使得ERBP解码算法在每个子迭代中使用不同行的消息进行计算,以加速迭代收敛.不同的LDPC码用于对所提出的算法进行性能仿真.仿真结果表明,与其他算法相比,ERBP算法降低了误帧率（FER,Frame Error Ratio）,并加快了迭代收敛速度.      

基于迭代译码的LDPC码稀疏校验矩阵重建

为了改善高误码率情况下低密度奇偶校验（LDPC）码稀疏校验矩阵重建算法的性能,基于迭代译码的思想提出了一种稀疏校验矩阵的重建算法。首先,利用对偶空间算法获取到部分非稀疏校验向量,并对其进行稀疏化处理。其次,利用稀疏化后的校验向量对LDPC码进行软判决迭代译码,从而对码字中错误比特进行纠正,以改善码字质量。然后,对纠错后码字再次进行校验向量获取,不断重复迭代。最后,实现LDPC码稀疏校验矩阵的重建。实验结果表明:在误码率为10-3量级下,针对IEEE802.16e、IEEE802.11n等协议下的LDPC码,所提算法均能有效完成重建,同时新算法的稀疏矩阵重建率要明显好于传统方法。