一种基于子空间的OFDM系统半盲信道估计

提出了一种可用于色噪声背景的基于子空间的改进半盲信道估计算法。根据正交频分复用（OFDM）系统模型,利用所获色噪声背景的噪声向量与信道冲激响应矩阵的正交性估计信道冲激响应,给出了算法的步骤。仿真结果表明：算法有较好的收敛性和稳定性。     

苏通长江大桥主梁断面三分力系数的雷诺数效应

以苏通长江大桥为研究背景,研发了一套测压装置,通过测压法对苏通长江大桥施工状态主梁断面三分力系数进行了现场实测研究,并把现场实测所得结果与风洞试验结果进行了对比,研究了雷诺数对三分力系数的影响.结果表明:雷诺数对阻力系数影响较大,现场实测值比风洞试验所得值小约15%,对升力系数及力矩系数影响较小.因此,针对特大桥梁,在利用风洞实验获取三分力系数时应尽量使雷诺数接近实际情况,否则结果可能偏于保守.     

直流稳压电源综合性分层次实验教学模式探索与实践

以培养学生的创新能力和实践能力为目标,介绍了直流稳压电源综合性分层次实验教学模式的实施方案、教学目标、实验内容和考核方式。综合性分层次实验教学模式可以更加有效地调动学生自主学习,激发学生的创新设计潜能。     

基于单边带OOFDM的TDM/WDM-PON

文章首次提出了基于单边带光正交频分复用（OOFDM）的TDM/WDM-PON方案并建立了一个通道的系统模型。下行采用80Gbit/s的单边带OFDM信号,节约WDM通道带宽资源,减小色散的影响,OLT调整各ONU的子载波个数即可实现动态带宽分配。上行采用20Gbit/s的NRZ信号。利用半导体光放大器（SOA）的增益饱和特性实现了ONU的无色管理。对系统模型进行了仿真,并对结果进行了分析。     

基于EMD-ICA与遗传算法的轴承故障诊断方法

针对振动信号中轴承故障特征信号微弱难以识别的问题,对通过试验采集到的内环故障、外环故障以及滚动体故障振 动信号进行处理。采用最小二乘法和指数平滑法对振动信号进行预处理,利用EMD分离振动信号的局部特征,并根据IMF分量 的信息熵增益比实现重构;采用ICA对混叠的振动信号进行分离,并对分离后的振动信号进行特征提取;采用遗传算法对多维振 动特征参量进行降维,筛选出最优特征参量;采用遗传算法优化的极限学习机对轴承故障振动特征集进行识别,将常见的SVM、 BP等诊断模型作为对比算法。试验结果表明：采用ICA能将混叠信号有效分离,实现故障信号的提取;遗传算法不仅能够实现最 优特征的选择,同时能够对极限学习机算法进行有效优化,提升算法的诊断效果。优化的算法相比其它诊断识别方法性能较佳, 使3种故障的平均诊断效果达到90%以上。     

遥测伪周期时间序列子序列异常检测算法

针对现有异常检测算法用于伪周期时间序列异常序列检测时易造成误差累积,导致序列周期与特征值上显著差异的不足,文章以卫星遥测伪周期时序数据为对象,综合两种常规分段方法的优势,提出了最大周期窗宽内基于极值的模式子序列分段算法。在此基础上,给出了一种基于均序列动态生成模型的子序列异常检测方法（AnomalySubsequenceDetectionmethodbasedonOptimizedSequenceModel,ASD_OSM）,并采用2次四分位距准则（DoubleQuantilerangescriterion,2Q准则）设置距离检测门限阈值,将超出阈值的序列判定为异常序列。某航天器传感器遥测子序列异常检测试验结果表明,提出的检测方法能够有效减少漏判,提高卫星遥测伪周期数据异常序列检测的准确性。     

基于函数型数据的广义线性回归模型

函数型数据的回归分析研究主要集中在函数型线性模型。不要求因变量为连续型随机变量,可以为离散型或属性数据(对应于泊松或Logistic回归),对同时含有数值型多元变量和函数型变量的广义线性模型的估计问题进行分析,采用非参数方法得到了参数部分和非参数部分的估计量,并给出了一种重加权算法进行参数求解,解决了含数值型和函数型混合数据类型自变量的回归问题,同时扩展了函数型线性模型的应用范围。估计过程中,分别采用了函数型主成分和B样条基函数,并给出了基函数个数选择的准则。数值模拟结果表明,所提出方法具有良好的可行性与正确性。      

面向深空时变信道的数据传输策略

将呈现随机“好”、“坏”状态跳变的深空Ka频段链路噪声温度建模为两状态Gilbert-Elliot信道,考虑深空下行发送端只能获得延迟的信道状态信息（CSI）的限制,结合部分观测马尔科夫决策理论设计了基于延迟CSI预测信道状态的自适应最大化吞吐量传输策略。理论推导了在深空通信环境下最优传输策略的关键阈值,并给出了简化的闭合解计算式。通过地球-火星通信参数仿真,校验了该方案能有效提高吞吐量,提高文件传输效率。     

Kriging模型在机翼气动外形优化中的应用

针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法.采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合.采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性.