补码键控的性能仿真

补码键控(complementary code keying)作为无线局域网IEEE802.11b的物理层标准,采用多相补偿编码对信息进行调制,能够有效地对抗噪声和多径干扰,提高系统抗干扰能力.研究了CCK(补码键控)的调制解调过程,采用系统仿真软件SystemView对其性能进行仿真得到系统误码率曲线,并将仿真结果与QPSK进行比较,结果表明CCK在对抗噪声和多径干扰方面优于QPSK.     

一种实现飞行品质参数实时辨识的实用方法

考虑到辨识算法收敛的可靠性及结果的精度，采用递推最小二乘估计、飞机运动模态连续－离散模型相互转换及递推极大似然估计，实现飞行品质参数的实时辨识。这种方法的优点在于算法的吸收域是全平面的。初值不影响算法的收敛性，能很好地满足实时性要求，同时还保证了结果精度。利用该方法对某型飞机铁鸟台实测数据进行了处理，取得了满意的结果。     

用于人机耦合振荡探测的操纵振荡特征确定

为了实现人机耦合振荡的在线探测，提出了适于实时计算的滑动窗口Fourier变换递推算法和与人机耦合振荡相关的飞机操纵振荡特征，并通过人机耦合振荡试飞数据的计算，分析了操纵振荡特征的合理、有效性。最后指出拟进一步开展的研究工作及建议。     

扩散抛物化(DP)NS方程组的意义及其在计算流体力学中的应用

本文首先讨论扩散抛物化（DP）NS方程组的早期研究工作：它的提出、数学性质、意义和在CFD中的应用，然后讨论扩散抛物化理论的一些新发展。这些新发展是对NS方程组数值计算进行物理分析的基础上得到的，其中包括NS方程组差分计算时，粘性剪切流对网格间距和格式精度的要求；粘性项只保留剪切项的广义扩散抛物化（GDP）NS方程组，它的性质和应用。由于高Re数流动在NS方程组的差分计算中，网格Re数彼此相差悬殊的特点，产生了计算离散单元守恒方程组的新的算法思路，即离散流体力学（DFD）算法。在DFD算法中需要同时计算三种不同的守恒方程组（Euler,DPNS和NS方程组）。本文讨论了DFD算法中需要同时计算三种不同的守恒方程组（Euler,DPNS和NS方程组）。本文讨论了DFD格式的构造、它的优点和应用。并以超声速绕前后台阶流动为算例，来说明GDPNS方程组的用处和DFD算法的优点。DPNS方程组、GDPNS方程组、DFD算法是高智提出的，对这些问题，他的合作者从理论、算法、数值验证和某些应用又作了系统的研究。     

周期信号各参数的离散采样测量法（一）

描述用离散采样测量周期信号的有效值，失真度及相位等参数的简易且准确度很的测量方法，从数学上证明这些方法的正确性，并指出测量不确定度的来源。     

飞机AMU自动测试系统测试信号失真度检测研究

针对飞机AMU自动测试系统中对音频信号失真度测量的要求，运用PC机和数据采集卡，采用加窗FFT、把整个主瓣的宽度作为基波值来计算基波分量有效值的算法实现了在计算机中对音频信号失真度的直接测量。实验验证，该方法可对组件维护手册（CMM）中所有频率的测试信号进行精确的失真度计算，具有频率范围广、精度高、简便易行等特点。     

基于图象空间的加速体投射算法

传统的光线投射算法通过视变换将数据体转换到视坐标系下,在视坐标下进行重采样。一方面对于较大的数据体,视变换相当耗时;另一方面,在视坐标下进行重采样,对数据的索引查找较麻烦。基于此,提出了一种新的加速光线投射算法,基于图象空间逆视变换的体绘制算法。该算法在物体坐标系中进行重采样,并利用多边形扫描转换减少了对无效像素的计算。借助视线的参数化方程减少对空体元的采样,从而使得绘制速度基本可以达到实时绘制。     

V／F变换在远距离测量中的应用

在温度、压力、流量等参数测量中，因信号变化缓慢，远距离传送过程中，会造成信号漂移、噪声干扰等，影响整机的测量精度。如果将模拟星转换成数字量再进行数据传送就会抑制干扰，V／F变换是实现这种方式的方法之一。以下介绍其在测量中的具体应用。1测量原理（如图工）图1测量原理框图温度、流量、压力等传感器将相应的物理量转换成电压或电流信号．经前置器进行放大、电平调整归一化处理后提供给V／F变换器，并将其输入的电压信号转变成相应的频率脉冲信号，经过远距离传送后供单片机最小系统，进行数据采集、分析、校正等处理输出驱动…     

模拟有限长涡片旋转的一种新数值模型

本文把涡格法中的超收敛性推广到自由涡片的演化问题，涡片的演化由ＢｉｒＫ－ｈｏｆｆ－Ｒｏｔｔ方程所控制，该方程具有强烈的非线性，难以用解析法求解。在数值模拟中通常离散涡方法。本研究表明对自由涡片的旋转问题在精确解和离散涡方法结果之间的误差主要来自点涡近似。使用基于超收格式的新数值模型可以显著地提高数值解的精度。     

仿射坐标系下多视点的三维物体识别方法研究

多个视角下三维物体的识别一直是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。对平面区域或适当的变换区域中以不同视角观察时图像中的点集所具备的性质进行了研究．并得出了在仿射变换下点模式匹配所具备的重要性质，即基于不同视角下平面图形的傅立叶描绘矩阵，得到形状匹配的数学约束，并将其应用于多个视角下物体的形状识别。理论分析及仿真实验表明，该方法在形状识别中是简便、快速、有效的。