【摘 要】
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针对非协作通信下多径信道直接序列扩频信号伪随机(PN,Pseudorandom)码的估计难题,本文在分析信号二阶统计特性的基础上,提出了一种基于最大似然(ML,Maximum Likelihood)的PN码和多径信道联合盲估计的方法.该方法首先建立PN码和信道序列的最大似然数学模型,然后通过交替转换数学模型和使用迭代最小二乘投影(ILSP,Iterative Least Square Projection)算法实现PN码和多径信道的联合估计.为了进一步降低算法复杂度和避免矩阵求逆,本文给出了算法的自适应求
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针对非协作通信下多径信道直接序列扩频信号伪随机(PN,Pseudorandom)码的估计难题,本文在分析信号二阶统计特性的基础上,提出了一种基于最大似然(ML,Maximum Likelihood)的PN码和多径信道联合盲估计的方法.该方法首先建立PN码和信道序列的最大似然数学模型,然后通过交替转换数学模型和使用迭代最小二乘投影(ILSP,Iterative Least Square Projection)算法实现PN码和多径信道的联合估计.为了进一步降低算法复杂度和避免矩阵求逆,本文给出了算法的自适应求
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针对目标检测领域对高检测精度和高检测速度共存的需求,提出了一种单阶段目标检测算法即性能平衡的YOLO算法(B-YOLO),该算法首先引入空间注意力机制,利用多尺度最大池化层增大感受野范围;然后采用跨阶段局部连接结构和直通层优化主干网络结构,改善计算效率;最后在多尺度检测结构中增加自下而上的路径,并使用拼接操作进行横向连接,融合深层语义信息和浅层位置信息。实验结果表明,该算法在精度和速度之间取得了较
四旋翼飞行器因存在参数不确定性和环境干扰,会出现姿态不稳定的问题,而传统的PID控制对四旋翼的姿态稳定及机动性达不到控制需求。为此,提出了一种扩张状态观测器(ESO)的RBF神经网络PID控制器。首先,利用ESO的扩张特性和非线性函数对扰动进行估计和补偿,减少系统的误差;其次,将ESO对系统输出的估计值作为RBF神经网络的输入,使梯度信息更加精确,能够更好地优化增量PID的参数;最后,该神经网络的激励函数取高斯基函数,利用RBF神经网络的自适应性、自学习能力对模型控制参数进行调整。Matlab仿真实验表明
传统的战场决策多依赖于人工经验进行实施,随着实际战争电磁环境的复杂性和恶劣性逐渐增长,传统决策方法略显不足。针对此问题,将干扰资源的优化决策问题建模为最小化干扰功率、最小化系统效能匹配度、最大化压制概率的多目标函数约束模型,通过对传统多目标细菌觅食优化(MBFO)算法进行改进,利用改进多目标细菌觅食优化(IMBFO)算法对问题进行求解,使得决策方案更加科学、合理。仿真结果表明,IMBFO算法能够有效求解该问题,并与MBFO算法、带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法(NSGA-II)相比,具有良好的分
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该文提出一系列双输入双Buck脉冲电压单元,进一步提出三相双输入航空静止变流器拓扑族。该拓扑族无桥臂直通风险,可以四象限工作,同时实现一个电压周期内负载的五电平输出,有效地减小了谐波含量。该文详细分析拓扑族的四象限工作模态,提出适用于该拓扑族的双载波自适应调制策略,并建立拓扑族的数学模型,推导基于小信号模型的传递函数,进行系统电压-电流双闭环参数设计、动态性能分析等研究。实验结果说明,该文提出的双输入双向脉冲电压单元、拓扑族结构、调制策略具有可行性,验证了三相航空静止变流器数学模型、传递函数、参数设计的正
电磁超声换能器(EMAT)激励的Lamb波中经常存在多种模式,给波形分析造成困难,甚至会干扰对缺陷信息的判断,从而导致误判。常规的EMAT线圈空间波数谱中含有谐波,谐波是造成多模式现象的重要原因。该文提出试件涡流密度分布(洛伦兹力分布)相当于对线圈电流密度分布的空间低通滤波,通过对线圈空间域进行有效设计从而抑制空间域谐波,进而实现激发单波数正弦形式的涡流密度分布。结合正弦脉冲宽度调制(SPWM)技术的特点,提出将时域中的SPWM技术应用于空间域以实现线圈参数设计。通过建立有限元仿真模型,仿真证明了正弦形式
针对空间用光纤陀螺,提出了一种易于在FPGA内实现的组合低通滤波技术。卫星上的执行机构——动量轮在高速旋转时,会引发星体低幅高频振动,对于卫星来说属于有害振动。如果光纤陀螺的带宽过高,则高频振动会导致光纤陀螺噪声变大,甚至出现光纤陀螺输出混频现象,从而导致卫星的控制品质变差。综合滤波器的成本和效果考虑,提出一种FIR+IIR型组合滤波器设计方案,该方案使用516个逻辑单元,只占A54SX72A芯片
最佳高斯整数序列应用于通信系统不仅能抑制干扰,还可获得高的传输速率和频谱利用率.本文基于循环差集给出了构造自由度为2的最佳高斯整数序列的充要条件,比较现有文献,可获得更高能量效率的最佳高斯整数序列.同时,利用上采样和过滤技术扩展了最佳高斯整数序列的长度和自由度.本文方法能得到大量适于高速通信系统的最佳高斯整数序列,扩展了通信地址码的选择范围.
为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分解的基础上使用小波阈值降噪和间隙阈值降噪方法按不同方案进行降噪处理并得到最佳算法,将其与所提算法进行对比.实验结果表明,本文所提自适应滤波降噪方法的降噪效果比阈值降噪最佳方法效果更好.
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