基于BP神经网络的随机信号筛选算法

在随机信号导航研究中,可接收到的信号数量众多、种类繁杂、特征多样,难以从中选择出适用于导航的信号。针对随机信号的筛选问题,提出了一种基于BP神经网络的随机信号筛选算法。该算法通过输入随机信号的特征信息,对随机信号的定位误差进行了估计,通过定位信息的误差对将信号用于导航的效果进行了评估。仿真结果表明,该算法能够对由随机信号解算而得到的导航信息误差进行估计,可以达到较好的筛选效果。     

Advanced high-order nonlinear chirp scaling algorithm for high-resolution wide-swath spaceborne SAR

Spaceborne Synthetic Aperture Radar (SAR) is a well-established and powerful imaging technology that can provide high-resolution images of the Earth’s surface on a global scale. For future SAR systems, one of the key capabilities is to acquire images with both high-resolution and wide-swath. In parallel to the evolution of SAR sensors, more precise range models, and effective imaging algorithms are required. Due to the significant azimuth-variance of the echo signal in High-Resolution Wide-Swath (HRWS) SAR, two challenges have been faced in conventional imaging algorithms. The first challenge is constructing a precise range model of the whole scene and the second one is to develop an effective imaging algorithm since existing ones fail to process high-resolution and wide azimuth swath SAR data effectively. In this paper, an Advanced High-order Nonlinear Chirp Scaling (A-HNLCS) algorithm for HRWS SAR is proposed. First, a novel Second-Order Equivalent Squint Range Model (SOESRM) is developed to describe the range history of the whole scene, by introducing a quadratic curve to fit the deviation of the azimuth FM rate. Second, a corresponding algorithm is derived, where the azimuth-variance of the echo signal is solved by azimuth equalizing processing and accurate focusing is achieved through a high-order nonlinear chirp scaling algorithm. As a result, the whole scene can be accurately focused through one single imaging processing. Simulations are provided to validate the proposed range model and imaging algorithm.     

国外气体发生剂研制动向

评述了气体发生剂的特点、应用、发展过程，着重介绍了八十年代以来气体发生剂领域的新动向。认为未来气体发生剂的发展仍主要沿着高能、无烟少烟和廉价的方向发展，以满足军民两方面用途。     

一种改进的模糊度子集选取方法及其性能评估

模糊度固定(ambiguity resolution, AR)能在一定程度上加快精密单点定位收敛并提高定位精度。但是模糊度固定率和计算效率会随模糊度数量的增加而降低,因此部分模糊度固定(partial ambiguity resolution, PAR)备受关注。PAR技术的关键在于模糊度子集选取,提出了一种改进的模糊度子集选取法,将高度角、信噪比以及模糊度方差联合作为模糊度子集选取的指标。实验结果表明：静态模式下,相比于全模糊度固定(full ambiguity resolution, FAR)和基于高度角的PAR方法,该方法的固定率分别提升9.65%和2.56%,首次固定时间分别缩短6.86%和3.43%,收敛时间分别缩短15.57%和5.13%,当三种方法固定率大致相同时,定位精度分别提升4.74%和5.39%;动态模式下,该方法的固定率分别提升22.75%和0.92%,首次固定时间分别缩短12.44%和0.44%,当三种方法固定率大致相同时,定位精度分别提升3.50%和4.89%。总体而言,无论是在静态还是动态模式下,该方法相比于FAR和基于高度角的PAR方法,性能均有所提升。     

基于FPGA的反走样图形发生器的研制

简要介绍了一种生成反走样直线和圆的原理,然后用基于FPGA的硬件方法研制设计出该反走样图形发生器,提高了图形生成的速度。相比于100MHz-CPU的计算机软件实现,大约快4倍。     

基于单DSP的双通道图形发生器设计

在某些应用场合需要适应苛刻工作环境要求的高性能、高可靠性嵌入式图形发生器。本文介绍一种基于SHARC数字信号处理器的“一驱二”图形发生器,可实现单处理器同时驱动两路独立的视频通道,完成复杂动态画面的实时生成,并能满足苛刻的使用条件。     

周期信号各参数的离散取样测量法

描述用离散采样测量周期信号的有效值、失真度及相位等参数的简易且准确度很高的测量方法,从数学上证明了这些方法的正确性并指出测量误差的来源。     

基于多物理场耦合的直驱永磁同步风力发电机定子绕组优化设计

直驱永磁风力发电机具有结构简单、成本低、运行可靠等优点,在风能发电领域具有潜在的应用价值。以1台1 200 kW直驱永磁同步风力发电机为研究对象,进行了电磁场、温度场及热应力场等多物理场耦合分析,考虑由于温度变化及热变形对永磁体、铜线等电磁材料性能的影响,最终实现电磁性能、温度及形变的收敛,从而更为准确地分析发电机性能。以多物理场耦合分析方法对该发电机进行定子绕组优化设计,使绕组设计更加合理。所得结论对直驱永磁同步风力发电机设计具有一定的参考价值。     

RSSI测距在蓝牙室内定位抗差算法中的应用

蓝牙信号强度在室内环境下易受人员扰动等环境因素影响,从而影响定位精度。基于RSSI测距的蓝牙室内定位原理,将人员等扰动视为异常误差,采用胡贝尔、汉佩尔、IGG和LEGE四种抗差算法,比较分析了不同抗差算法的定位提升效果。试验结果表明,不管有无人员扰动,四种抗差算法均可改善定位精度,其中IGG法定位精度最高,约为3m,且有较好的稳定性。     

基于CompactRIO的HL2A环向场电流控制

基于LabVIEW图形化编程语言,以NI公司PAC产品系列中的CompactRIO为硬件平台,研制出一套适用于脉冲工作模式的励磁调节器。该调节器以工业PC作为上位机,由嵌入式系统构成下位机,实时监测和控制每一次等离子体放电期间的工作状态。利用数字式增量PID算法对环向场电流进行反馈控制,控制周期为1 ms。实际运行结果表明:研制的调节器具有控制精度高、稳定可靠等优点。