神经元耦合系统同步条件的几点注记

研究了2个双向电突触耦合的完全相同的Hindmarsh-Rose神经元模型的完全同步问题.电突触耦合是神经元之间用于通讯的主要方式之一,它的最大功能是使神经元集群发生同步放电活动.以往对于耦合神经系统同步的研究,大多是利用数值方法,缺乏确凿的理论依据,对于多个神经元耦合的情形,也没有有效的方法.提出了2种判断完全同步的新方法——李雅普诺夫函数法和模式分解法,与传统的条件李雅普诺夫指数方法只能给出完全同步发生的必要条件相比,得到同步发生的充要条件和充分条件,并给出严格的理论证明.方法可应用到多个振子耦合和非对称耦合的系统中.计算机数值模拟对方法的有效性进行了验证.      

联合压缩感知与干扰白化的脉冲干扰抑制方法

针对L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)以内嵌方式部署在航空无线电导航频段而产生的测距仪脉冲干扰(DME)正交频分复用(OFDM)接收机的问题,提出联合压缩感知与残留干扰白化的测距仪脉冲干扰抑制方法.首先接收机通过空子载波信道来观测测距仪脉冲干扰,并利用测距仪脉冲干扰在时域的稀疏特性,基于l1范数最小化约束的凸优化方法重构测距仪脉冲干扰;然后将重构的脉冲干扰转换到频域进行干扰消除;最后,接收机通过信号解交织器与逆正交变换器将残留的脉冲干扰转换为高斯白噪声,避免了残留干扰信号造成的突发性解调错误.仿真研究表明:联合干扰抑制方法可有效消除测距仪脉冲信号干扰,显著提高L-DACS1系统链路传输的可靠性.      

自适应OFDM采样频偏估计算法

修正了基于数据判决的采样频偏估计公式,提出一种自适应采样频偏估计算法,利用离散导频估计频偏变化,从而得到参与估计的数据符号间隔,并且同时使用信道估计结果和接收数据对采样频率偏差进行估计,达到提高估计精度的目的.仿真表明,在高斯白噪声信道下,新算法估计精度比基于数据判决算法和基于离散导频算法高3 dB左右;在多径信道下,新算法的估计精度比其他两种算法提高5 dB以上.实验结果表明,该算法的星座收敛速度快,提高了接收机性能.      

纳米NiO/CNTs复合粒子的制备及其对AP和AP/HTPB热分解的影响

以碳纳米管(CNTs)为载体,采用化学沉淀法制备了不同摩尔比的NiO/CNTs复合粒子,采用透射电子显微镜、X-ray衍射仪、扫描电子显微镜、X射线能谱、比表面积分析仪等表征手段对产物的结构进行了表征,并用差示扫描量热仪研究了NiO/CNTs复合粒子对AP及AP/HTPB推进剂热分解的催化作用。结果表明:NiO/CNTs复合粒子结晶好、包覆均匀、比表面积大。NiO/CNTs(nNiO:nCNTs=1:4)复合粒子可使AP和AP/HTPB推进剂的高温分解峰温分别降低了92.24℃和42.2℃,使总表观分解热分别增加了1 086 J/g和730 J/g,表现出显著的催化性能,其催化性能明显优于纯纳米NiO和纯CNTs。碳纳米管的独特结构和载体支撑作用是NiO/CNTs复合粒子的催化性能强于纳米NiO的主要原因。     

利用分区ALE算法数值模拟圆柱湍流涡致振动

用分区算法结合任意拉格朗日-欧拉法(ALE)数值模拟了圆柱湍流涡致振动.求解基于非交错网格系统,压力求解采用压力泊松方程提法,湍流模型采用标准k-ε模型和重整化群(RNG)k-ε模型.计算取中等雷诺数Re=5000、10000、15000、25000、50000等,质量系数M=10.阻尼系数ζ=0.00331,自振频率fn=0.18315、0.1628.计算结果表明:湍流涡致振动下圆柱时均阻力系数大于孤立圆柱绕流,而升力系数(振幅)值都小于孤立圆柱绕流.随着雷诺数增大,湍流粘性系数随之增大,但湍动能和湍流耗散率变化趋势不明显.对孤立圆柱绕流,研究结果与前人实验结果基本相符.     

分散控制固定模态的存在性及其重数

对分散控制系统的固定模态进行了研究。基于固定模态的存在性,定性地分析了分散控制固定模态产生的原因;克服Ａｎｄｅｒｓｏｎ 等人的判别原则不足之处。通过闭环系统特征多项式,利用多项式矩阵左既约分解法,不仅能判别一个特征值是否为固定模态,还能确定其重数,同时给出了固定模态的新算法,把固定模态的计算归结为求解一个低维的多项式方程,避免了Ｄａｖｉｓｏｎ 的算法中求解高维特征方程的复杂性。     

基于矩阵奇异值分解的信号非周期性程度指标

首先基于矩划值分解给出信号非周期性程度指标的初步定义,然后进一步提出利用最大奇异值对应的信号分量的各段之能量熵对指标进行修正的方法,并对信号奇异值分解矩阵的构造方法作了重大改进。经若干仿真信号和实测信号的测试说明,提出并改进的非周期性程度指标的性能良好。     

多变量自回归模型的快速辨识方法

本文提出了多变量AR(Autoregressive)模型建模的快速算法,该算法采用解超定矩阵的最小二乘方法,并利用正交变换技术,从而避免了最小二乘估计中矩阵求逆的病态问题,保证了数值计算的稳定性。还介绍了一种可转化为单变量建模的多变量AR模型,它可以直接利用单变量建模模块。一般情况下,可将序列进行典则分解。最后简要列出了有关结论。     

基于广义正交域的一种动载荷识别方法研究

提出广义正交多项式理论，并且基于这一正交域研究线性动力学系统输入输出时域卷积关系变换到广义正交域的线性算子。数值仿真及试验考核表明该方法适用于各种类型的确定性动载荷识别问题，具有良好的识别精度和抗噪声干扰能力，尤其对于短样本冲击载荷的识别更具有独特的优势。该方法在实际工程结构应用时，具有试验成本小，易于实现等特点，是一种十分值得推广的动载荷识别新方法。     

应用于MIMO-OFDMA下行链路的分组调度算法

提出了一种基于效用函数的应用于多输入多输出正交频分复用接入 (MIMO-OFDMA, Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access )系统下行链路的分组调度算法.该算法在调度时不仅考虑物理层的信道状况,还利用基站发送缓冲区的状态信息和用户反馈回来的ARQ(Automatic Repeat-request)信息来帮助基站做出调度决策.针对系统中多种业务的不同服务质量(QoS,Quality of Service)要求,分别设计了其效用函数,并将调度决策问题转化成一个系统总效用函数值最大化问题.同时考虑到实际的长期演进计划(LTE,Long Term Evolution) 系统中对子载波共享的限制条件,提出了一种可以降低实际复杂度的启发式算法用于求解该最优化问题.仿真结果表明,该算法不但在保证实时业务用户QoS要求方面要好于传统的调度算法,还能获得较好的系统总容量和丢包率性能.