压缩感知OFDM稀疏信道估计导频设计

为提高稀疏信道估计性能, 基于压缩感知(CS)理论, 研究了正交频分复用(OFDM)系统中的导频设计问题。由于已有方法不能准确衡量采样矩阵重建性能, 从而导致根据已有方法设计的导频具有较差的信道估计性能, 因此提出以互相关矩阵元素的立方和为准则准确评价采样矩阵的重建性能。针对OFDM系统信道估计导频设计为离散组合优化问题, 提出了一种并行完全树分组替换搜索算法用于搜索最优的导频。在算法的每次循环中, 先将导频索引集合分组, 再根据每一组替换的结果更新导频, 提出的方法扩大了导频搜索空间, 避免了导频搜索的局部最优问题。仿真结果表明, 提出的评价方法相比现有方法能够准确评价采样矩阵重建性能, 使用提出的准则设计的导频与现有互相关准则相比信道估计均方误差可减小约3 dB。同时, 所提出的导频搜索算法具有更快的收敛速度和最优的导频搜索性能。      

民用建筑扩声与音响系统的几个设计要点

本文扼要阐述了扩声与音响系统的分类及系统组成,重点介绍了该系统在工程设计中的一些应掌握的设计要点、原则和其它影响因素;以及设计中一些重要参数指标及数据的计算等。以期达到该系统在工程设计应用中,先进合理、完善提高。     

ADS-B统计数据的位置导航不确定类别质量分析

为实现广播式自动相关监视(ADS-B)航迹与雷达航迹的高质量融合,必须对ADS-B航迹和雷达航迹数据质量进行分析。在分析实际ADS-B航迹数据的基础上,提出以航路为参考基准验证ADS-B航迹数据精度及完好性的方法。根据ADS-B报文中的位置导航不确定类别(NUCp)值,统计航迹点与航路中心线的水平偏差并将其作为位置实际误差,运用分位数-分位数图法对位置实际误差进行正态分布检验,得出置信水平为99%的实际误差置信区间,即在不同NUCp值下可信赖的位置误差范围。实验结果表明,在采用加权平均法进行航迹融合时,与传统权重分配相比,对于NUCp值为5或6的ADS-B航迹数据可增大权重,而对于NUCp值为7的数据则应减小权重。     

基于干扰估计的航天器大角度姿态机动鲁棒次优控制

针对存在系统参数不确定与外界干扰的航天器大角度姿态机动问题,提出一种基于干扰估计的鲁棒次优控制方法。该方法通过引入总干扰的概念,将不确定参数与外界干扰对系统的影响统一为各控制通道总干扰,而后采用非线性干扰观测器实现对系统总干扰的估计;借鉴状态相关的黎卡提方程（SDRE）方法,将系统模型改写为状态相关的线性形式,并采用近似方法实现基于干扰估计的次优控制参数的在线求解。通过对航天器大角度姿态机动问题的仿真分析,校验所提方法不仅较传统SDRE方法计算效率更高,而且较大程度上提高系统对参数偏差与外界干扰的鲁棒性能。     

影响气冷式个体热防护装备致冷力的因素分析

个体气冷系统是一种致冷有效、穿着舒适的热防护装备,在设计和使用中 提高其致冷效率是至关重要的。从工程和生理上分析了影响个体气冷系统致冷力的多种 因素,包括供气温度、湿度、流量以及它们之间的相互关系、致冷面积、流量分配、隔热性 能等。得出了提高蒸发性和对流性两类通风服致冷力和舒适性的方法。为不同工况下合理设 计和选用气冷式个体热防护装备,使之具有更高的人机工效和更好的舒适性提供了参考和借 鉴作用。〖JP〗     

空间相关噪声中电磁矢量阵二维DOA估计算法

针对空间相关噪声中二维DOA估计性能下降的问题,提出一种基于双子阵结构的电磁矢量阵DOA估计算法。算法假设其中一个子阵由普通标量传感器组成而另一个子阵由电磁矢量传感器组成,并且所有的传感器空间位置均为未知。算法分三个步骤实现。首先,定义一个互相关矩阵来消除空间相关噪声;然后,采用传播算子算法估计电磁矢量传感器导向矢量;最后,通过导向矢量中电场矢量和磁场矢量的叉积计算得到闭式且自动配对的方位-仰角估计值。提出的算法不仅具有良好的估计性能,而且由于无需进行特征值分解估计信号子空间或噪声子空间,无需二维谱峰搜索,因此具有较低的计算量。蒙特卡罗实验证明了算法的有效性。     

尾流间隔缩减技术综述

当今世界各主要机场的航班延误已经成为影响航空运输发展的瓶颈,在通过空中交通流量管理提高效率的同时,也有许多科研工作者对尾流间隔的缩减进行了大量的研究。一类技术是通过改进进近程序缩减近距平行跑道的尾流间隔;另一类技术是建立尾流的预测模型,对尾涡的消散和输运进行预测,从而产生动态的尾流间隔咨询,获得更多的着陆或起飞时隙。采用上述技术的尾流间隔缩减系统可以减少延误,增大终端区容量。根据运行原理的不同将上述技术概括为:基于偏置进近程序的尾流间隔缩减技术和基于动态预测的尾流间隔缩减技术。对采用上述两类技术的系统作了详细分析,并比较和论述了优劣。     

弹道中段目标进动周期估计的改进自相关法

自相关法可用于估计弹道中段雷达目标的进动周期,它需要预先给出进动周期的上下限。进动周期下限可能远小于真实进动周期,此时自相关法的估计性能将严重下降。定义了自相关函数(ACF)的凸包,在此基础上提出了一种改进的自相关法。首先求出ACF和其凸包的差函数,然后搜索差函数的最大值,从而得到进动周期的估计值。理论分析和仿真结果表明:当进动周期下限和真实进动周期相差不大时,该方法的估计性能接近自相关法;当进动周期下限远小于真实进动周期时,该方法仍然具有良好的估计性能;由于进动周期的上下限之比通常大于2,因此该方法的计算量比自相关法增大的倍数小于1.4;同时它对先验信息的要求非常宽松。因此该方法具有广泛的适用性。