基于奇异谱分析的空间环境数据插补方法

空间环境数据具有典型的非线性、非平稳特征,并经常包含有缺失数据,给预报模型的建立、预测以及物理过程的分析带来了一定的困难。为了实现对缺失数据的插补,基于奇异谱分析(SSA)迭代插补的思想,设计了一种能够适用于不同缺失数据分布的插补方案。该方案提取出原始时间序列中缺失数据分布数组,利用缺失数据分布数组生成交叉验证所用的测试数据集,并利用离散粒子群优化算法寻找SSA的2个关键性参数,即嵌入窗口长度和主成分个数。通过不同太阳活动年份实际观测的太阳风参数、地磁指数等实例验证了算法的有效性。      

卫星扩频应答机的伪码快捕方法

在低地球轨道通信系统中,由于系统的高动态,使扩频应答机接收的信号附加了几十千赫兹的多普勒频移,传统的伪码捕获方法很难完成捕获.对此提出了一种部分相关和FFT(Fast Fourier Transform)相结合的捕获方法,利用FFT补偿多普勒造成的相关峰损失,在搜索码相位的同时得到多普勒频移的估计,减少了捕获时间.给出了捕获系统的结构,分析了FFT对相关峰的补偿性能,给出了部分相关和FFT的参数设计方法,使用了自适应门限技术,以满足输入信号载噪比大幅变化的情况下实现伪码的捕获判决.理论分析和仿真结果表明:该方法可以在高多普勒频移和低载噪比环境下实现伪码的快速捕获,比其他快捕方法占用更少的FPGA(Field Programmable Gate Arrays)资源.     

基于某机载视频部件智能检测系统的设计与实现

检测系统是检测产品功能、性能以及产品是否能满足用户需求的重要测试工具,机载计算机技术指标的测试从准确度、覆盖率以及稳定性、可靠性方面对其检测系统提出了更高要求。原始的视频信号检测需使用视频图像和测量工具相结合的方法进行,不易于故障定位及维修。主要阐述了基于某机载视频部件的智能检测系统的设计和实现,突破了原始的视频信号检测方法,检测系统通过对5种不同格式的视频信号进行自动检测,显示出详细全面的测试信息,实现了检测系统对被测件的智能检测,使得检测系统的故障覆盖率、准确度得到保证。该检测系统已成功运用于某机载视频部件,且性能稳定可靠,同样适用于其它机载设备中同类产品的检测。     

一种基于矩阵分裂的QC-LDPC码Log-BP译码方法

 针对高码率的准循环低密度奇偶校验码（QC-LDPC）提出了一种新的高效的log-BP部分并行译码结构,它通过矩阵分裂,将原监督矩阵分裂成多个小的矩阵,使原本的校验节点更新运算被拆分成多次处理,有效地降低了BP迭代运算的复杂度;通过组织不同小矩阵校验节点更新运算与变量节点更新运算的先后顺序,可以使不同小矩阵的校验节点更新运算与变量节点更新运算同时进行,从而提高译码器的译码速率。该方法既适用于非规则码,也适用于规则码。实验结果表明,与现有的log-BP译码方法相比,在相同的码速率下,校验节点更新单元（CNU）与变量节点更新单元（VNU）规模总量减小1/3;在相同的硬件资源下,译码速率提高1/3,另外该方法使CNU与VNU结构趋于对称,有利于设置更少的流水线级数,获得更好的时钟性能。     

“嫦娥4号”中继星中继通信方案研究与分析

中继通信系统是"嫦娥4号"中继星的主载荷和完成任务的关键,须采用合理可行的技术方案,对"嫦娥4号"中继星中继通信系统的方案进行了研究和分析,并给出了设计难点和解决方案,通过Matlab进行了仿真验证,仿真结果表明:提出的解决方案能满足中继星通信要求。     

代理服务器的研究与实现

代理服务器作为连接Ｉｎｔｅｒｎｅｔ与Ｉｎｔｒａｎｅｔ的桥梁,在实际应用中发挥着极其重要的作用。它可用于多个目的,最基本的功能是连接,此外还包括安全性、缓存、内容过滤、访问控制管理等功能。文中实现了一个代理服务器系统,可代理ＨＴＴＰ,ＦＴＰ,ＴＥＬＮＥＴ,ＳＭＴＰ,ＰＯＰ这五个常用协议,此外还有用户管理和拨号等功能。该系统已完成了一系列功能测试,已在网上运行,能稳定地代理各类Ｉｎｔｅｒｎｅｔ访问服务     

任意铺设复合材料矩形经典薄扁壳静力响应一般解析解

给出了复合材料扁壳结构解析求解新体系-新型复级数体系,以此首次建立了复合材料板壳结构一般解析解。数值计算验证了一般解的收敛性和稳定性。计算表明当扁壳曲率趋向0时层合扁壳解数值上逼近层合平板解数值。     

重点区域入侵安防设备系统可靠性建模方法

为了评估重点区域入侵安防系统设备可靠度,首先给出了重点区域安防系统可靠度的定义,以收集到的安防设备故障信息为基础,对这些数据进行指数分布检验与估计,得出安防设备的故障分布。然后对重点区域中各子区域以及安防系统中各类设备的具体功能进行分析,描述了区域及设备功能间的备份关系以及区域间、区域与设备间的可靠性关系,建立重点区域安防系统、子区域与设备的可靠性框图模型,运用混联可靠性框图计算方法得出重点区域安防系统可靠度。最后进行了实例验证,表明该模型可方便计算重点区域入侵安防系统的可靠度,验证了模型的有效性。     

基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测

有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义。从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。      

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。