低重环境下圆柱贮箱内液体晃动特性研究的一种解析法

考虑低重环境下圆柱贮箱内由于表面张力影响而呈现弯曲自由液面的情况,利用Fourier Bessel级数对贮箱受横向激励时的自由液面处的边界条件进行展开,得到液体晃动系统的广义状态方程,给出了固有频率、晃动波高、晃动力和晃动力矩等晃动特性的计算公式。通过数值算例与文献结果对比,在验证文中方法正确性的同时,具体研究了各晃动特性随充液深度、外激励频率和Bond数等参数变化的规律。     

一种基于接收机钟差广义插值法的卫星定位增强算法

为提高卫星定位的连续性与精度,分析和讨论了接收机钟差模型辅助定位的可行性与基础,结合广义插值方法建立了一种高精度钟差数学模型及其相应的增强定位算法。该优化拟合模型在分段边界点上满足插值条件,不断利用钟差观测序列的最新均值或加权均值插值点对模型进行约束,使其具有更好的实时性及更高的外推精度。通过GPS实测实验,对方法的可行性和精度进行了分析与验证。结果表明,基于该模型的增强定位算法,既可辅助卫星信号短暂缺失的非完备定位情况,实现三维定位,也可用于正常星座的定位情况,有效提高定位精度。     

毫米波通信定位一体化自组网资源分配技术

毫米波通信链路具有低延迟、高速率和高定向性的特点,能够实现高速率自组网通信和高精度节点定位。在通信定位一体化背景下,研究了毫米波自组网中的多用户资源分配问题。系统采用基于正交频分多址(OFDMA)的多用户通信定位一体化框架,推导了基于位置估计误差界(PEB)和方位估计误差界(OEB)的多用户定位性能准则和基于数据速率的通信准则,建立了时域和频域的资源分配优化问题模型,在保障链路通信速率的前提下,最优化用户的定位性能指标。为了求解上述混合整数非线性规划问题,引入广义Benders分解算法,将优化问题分解为主问题和子问题进行迭代求解,得到有效的资源分配结果,最后通过仿真验证了资源分配对定位与通信性能的影响以及算法的有效性。     

A clustering based method to complete frame of discernment

When the existing information does not contain all categories, the Generalized Evidence Theory (GET) can deal with information fusion. However, the question of how to determine the number of categories through GET is still intriguing. To address this question, a modified k-means clustering, named centers initialized clustering is proposed, filling the gap of identification and complement of the frame of discernment. Based on this clustering method, the number of categories is determined. The initialized centers selected by center density keep the cluster results constant, enhancing the stability of clustering results. Besides, constructing Generalized basic Probability Assignment (GBPA) modules in a conservative way improves the reliability of the results. The mass of empty set in combined GBPAs is the indicator of the number of categories. Experiments on real and artificial data sets are conducted to show the effectiveness.     

面向声源定位的改进广义互相关时延估计方法

面向以数字微机电系统(MEMS)麦克风作为声传感器的声源定位阵列,完成了前端麦克风阵列的电路设计和以现场可编程逻辑门阵列(FPGA)为核心的数据采集系统的开发,并对麦克风输出的脉冲密度调制信号进行了降采样处理.针对传统的广义互相关算法在低信噪比下时延估计误差较大的问题,提出了一种改进PHAT加权函数的方法.在同等条件下对基于不同加权函数的广义互相关算法进行了MATLAB仿真验证,实验结果表明,在低信噪比条件下该方法相较于传统的广义互相关算法,时延估计误差更小且抗噪性能更强.