Lovász条件下LLL算法最简复Givens矩阵形式的研究

为了解决复数域下基于QR分解的LLL（A．K．Lenstra,H．W．Lenstraand L．Lovasz）算法中复Gives旋转矩形式不统一的问题,文章从复数域下原始LLL算法中Gram—Schmidt系数与QR分解的上三角矩阵胄中元素之间的关系出发,证明了上三角矩阵R的元素与Gram—Schmidt系数以及Lovasz条件之间的等价的关系;从复数的指数形式出发,推导出2种适合LLL算法的复Givens旋转矩阵形式,并证明只有其中一种符合Lovasz条件下复Givens旋转矩阵形式。仿真结果表明,采用基于QR分解的复数域LLL算法的MIMO系统相比采用基于Gram—Schmidt正交化LLL算法的MIMO系统具有更好的误比特率性能。     

改进的基于特征函数的调制识别算法

原有的基于特征函数的调制识别算法,是将基带信号的同相分量和正交分量之和代入特征函数进行运算,计算过程丢失了部分有用信息,仅能保证特征函数的相位跟高斯白噪声无关。提出一种新方法,将基带信号以复数形式代入特征函数进行运算,不仅没有丢失信号的有用信息,并且从理论上证明计算结果跟高斯白噪声无关,继而可以使用特征函数的幅度信息对信号的调制方式进行识别。仿真证明,该算法比原有方法在识别性能上有大幅提高。     

非经典粘性阻尼离散系统随机振动响应分析

为了解耦非经典粘性阻尼离散系统随机动力方程,本文引进"复模态对位移"(Paired Complex Modal Displacement-PCMD)的概念,用以表示复模态及其共轭复模态的配对位移。基于这一新概念,给出了非经典粘性阻尼线性离散系统的解耦分析,由此构成一个在随机激励作用下随机响应分析的简洁方法。另外,还采用了虚拟激励法进行功率谱密度矩阵分析,与传统方法进行响应的功率谱密度矩阵分析相比,这一方法大大提高了随机振动分析的效率。     

电子仪器泄复压试验设备改造

电子仪器泄复压试验是载人航天系统工程中的一项关键技术。文章介绍了北京卫星环境工程研究所泄复压试验设备的改造目的以及改造方案,重点运用理论研究的方法即泄压设计分析与复压设计分析,使改造后的设备同时满足两类技术要求,并结合工程试验研究加以验证。通过调试试验证明,改造后的设备满足相应的技术要求,可以保证泄复压试验的顺利进行。     

胚胎电子细胞中基因备份数目优选方法

分析现有胚胎电子细胞基因存储结构的基础上,考虑基因备份数目对自修复过程的影响,建立了可靠性模型;并根据存储结构的具体实现方式,建立了硬件消耗模型。以可靠性模型和硬件消耗模型为基础,通过分析可靠性、硬件消耗与基因备份数目间的关系,提出了一种基因备份数目优选方法。该方法根据目标电路的可靠性、硬件消耗设计要求,选择兼顾系统可靠性、硬件消耗的基因存储方式、基因备份数目及胚胎电子阵列规模,具有工程应用价值。通过某电路的基因备份数目的选择,对该方法进行了验证。      

测度中实值积分理论的推广

本文把测度论中实值积分理论向复值做了推广，得到若干结果。     

一种高动态低信噪比下载波快速捕获跟踪方法

针对高动态、低信噪比的接收信号,首先对整个多普勒频率范围进行分段,并在每一段内利用本地产生的带有多普勒频率变化率的复信号来抵消接收信号中多普勒频率变化率的影响,然后在每一段内利用FFT（FastFourierTransform,快速傅里叶变换）进行载波频率并行捕获,从而同时完成载波多普勒频率及其变化率的初步估计。利用载波多普勒频率及其变化率估计信息辅助锁频环快速入锁,进而利用锁频环辅助三阶锁相环完成载波信号的锁频锁相跟踪。使用这种方法,可以快速获取信号的多普勒频率及其变化率信息,并且在极短时间内完成载波的稳定跟踪,使接收设备具备快速捕获跟踪大动态弱信号的能力。     

闪烧恒流保持时间对MgO-Y2O3复相陶瓷力学性能的影响

随着红外技术的应用和发展，红外窗口材料需要具备更高的性能。MgO-Y₂O₃复相陶瓷相比单一相Y₂O₃陶瓷具有更好的力学性能和更高的抗热冲击品质因子，同时兼具良好的光学透过性。但传统的烧结技术均需在高温高压下才能完成，这不利于通过获得细小的晶粒来提高性能。而闪烧具有烧结温度低，烧结速度快，保温时间短等特点，所获得的材料晶粒更加细小，性能更好。将闪烧用于制备MgO-Y₂O₃复相陶瓷，其性能有望得到进一步提高。实验结果表明：闪烧4到9s后，功率密度维持在700mW/mm³左右；随着恒流保持时间的增加，相对密度、维氏硬度逐渐增加，平均晶粒尺寸先减小后增大，断裂韧性先增加后减小。当恒流保持时间为62s时，相对密度和维氏硬度均达到最大值，分别为94.13%和7.87GPa;当恒流保持时间为25s时，晶粒尺寸达到最小值0.39μm,断裂韧性达到最大值1.99MPa·m^1/2。     

卷积线性混合模型下的复非高斯信号盲源提取

雷达信号的多径效应导致基于瞬时线性混合模型的盲源分离算法不再适用。为此，提出了一种基于FastICA的复非高斯信号盲源提取方法。该方法将混合系统建模为卷积线性混合模型，使得信号模型中不需要将每个多径信号都看作一个独立的源信号，既节约了接收通道数量，又降低了盲源分离过程的复杂度，利用待提取信号的非高斯性实现高斯背景下复非高斯信源的提取。实验结果表明：在信干比为-30 dB时，所提方法能够快速、有效地处理卷积线性混合模型下复非高斯信源的提取问题，为该场景下的微弱信号提取提供了一种新的方法。