含错扰码序列的快速恢复

对含错扰码序列的快速恢复问题进行探讨。采用Walsh变换法对扰码序列的生成多项式进行了测定。该方法较穷举法，计算复杂度大为降低。采用快速相关算法中的算法A对扰码序列的初态进行恢复。改进了算法A，使用不同于原算法的校验方程构造方法，使得新算法的性能不再受制于生成多项式的抽头数，同时保持了原算法计算复杂度低及实现简单的特点。     

基于软判决求解含错方程的自同步扰码盲识别

针对低信噪比情况下自同步扰码的识别问题,提出了基于软判决求解含错方程的自同步扰码盲识别方法。该方法首先通过硬判决序列识别出扰码多项式的阶数,建立含错方程组;然后提取软判决序列中比特的可靠度信息,根据选取的解向量将可靠度转化为每个方程成立的概率,找到使方程组成立概率最大的解向量,即为真正的扰码多项式。仿真实验表明,相比于基于硬判决的沃尔什-哈达玛变换(Walsh-Hadamard Transformation,WHT)算法,该方法在低信噪比下的容错性能较好。     

基于码根信息差熵和码根统计的BCH码识别方法

现有的信道编码识别方法通常是基于矩阵化简来进行识别,其容错性能较差,提出了基于码根信息差熵和码根统计的BCH(本原循环)码的识别方法,该方法先利用码根信息差熵函数识别BCH码的码长,进而利用码根统计获取生成多项式的整数根,通过遍历该域中的本原多项式以寻求满足BCH码生成多项式根性质的码根和本原多项式,从而实现BCH码的盲识别.理论分析及仿真实验表明:在较高误码率的影响下,码根信息差熵和码根统计对二进制本原BCH码进行识别,效果较好.     

基于改进欧几里德算法的(n,1,m)卷积码识别

针对信息截获领域中(n,1,m)卷积码识别算法的应用范围受限和所需数据量大的问题,提出基于改进欧几里德算法的识别方法。该方法利用剩余定理改进经典欧几里德算法,使其可求n个多项式的最高公因式,识别(n,1,m)卷积码只要求码字多项式最高幂次大于记忆长度m,即截获的码序列长度大于其约束长度。Matlab仿真表明:在只需少量数据情况下,可识别所有(n,1,m)卷积码的生成多项式。     

基于信息位与校验位分离的RS码盲识别

针对现有的RS码盲识别算法抗误码性能不佳且无法识别信息位长度的问题,提出了一种基于信息位与校验位分离的RS码盲识别算法。该算法通过计算不同列数下分析矩阵的概率方差,利用概率方差的差异来识别等价码长和等价信息位长,并利用伽罗华域离散傅里叶变换完成符号数、本原多项式及生成多项式的识别,最后获得RS码真实码长与信息位长。仿真结果表明,提出的算法可以有效识别出本原RS码及缩短RS码的所有编码参数,抗误码性能较好。     

基于三阶累积量的伪随机特征参数提取

文中研究了在没有任何先验信息的条件下伪随机码的三阶累积量,推出了具体的表达式,并对结果进行了验证.然后提出了基于三阶累积量的伪随机码特征参数提取算法,通过该算法可以得到表征伪随机码特征的三个参数周期、码元宽度、本原多项式.最后对算法进行了验证.     

基于m序列采样性质的并行扰码方法

为了解决目前SDH通信中并行拢码方法存在的不足，提出了一种新的并行扰码方法。将并行扰码处理过程归结为对m序列的采样过程。当采样间隔为2的幂次时，m序列的采样子序列与原序列具有相同的生成多项式，只是起始状态不同。利用这一性质，并行扰码处理器可分解为数个并行位宽更小的并行扰码器，从而提高了运行速率。该处理器结构简单，不占用硬件寄存器资源，能更好地满足高速传输系统中的时序要求。用FPGA实现了该方法并在实际中得到了验证。     

一种新的自同步扰码多项式盲恢复方法

为了获取数字通信中未知线路的自同步扰码信息,在对信源不平衡条件下自同步加扰序列的重码统计特性进行深入分析的基础上,提出了基于重码统计的自同步扰码多项式阶数盲测定方法。之后,基于组合不平衡性的思想,提出了一种优于Walsh变换法的自同步扰码多项式抽头位置判定算法。实验和仿真结果验证了理论分析的正确性和自同步扰码多项式盲恢...     

基于有限域欧几里德算法的RS码识别

针对基于有限域傅里叶变换的RS码识别方法存在复杂度高、计算量大的不足,提出了基于有限域欧几里德算法的RS码识别方法。该方法利用有限域欧几里德算法计算RS码与其循环移位码字间的最大公约式,通过遍历码长时得到的最大公约式指数的最大值与平均值的最大差来识别码长,根据识别的码长所对应的最大公约式指数的最大值识别本原多项式,进而对最大公约式进行因式分解识别生成多项式。理论分析和仿真实验表明:本识别算法较现有方法减少了数十倍的计算量,在误码率为10-3的情况下,对RS码的识别概率高于90%。     

基于高阶模糊函数的进动目标平动补偿

针对当前平动补偿算法存在的精度不高、稳定性较差的问题,提出了基于高阶模糊函数的进动目标平动补偿算法。该算法将平动引起的距离变化等效为三阶多项式,通过对回波各阶模糊函数进行峰值搜索,实现对各阶平动参数和微动周期的有效估计,进而实现对平动的补偿。仿真实验验证表明,该算法能够实现精确稳定的补偿,为后续基于微多普勒的弹道目标特征提取打下基础。     

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

为了提高对高阶正交振幅调制 (QAM) 信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA). 该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明：DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。     

三阶正交多项式移动平滑算法及其应用

提出了一种三阶正交多项式移动平滑算法，可以避免采用一般多项式最小二乘平滑时，需用矩阵求逆的方法解正则方程时容易出现的方程病态问题。并将其应用于带量测噪声的试飞数据预处理。文中通过算例验证了该法进行数据平滑时的有效性。     

基于免疫算法的图像基元提取方法

借鉴免疫细胞的耐受成熟过程和克隆选择过程，将免疫算法引入基元提取问题，以椭圆提取为例对基于免疫算法的基元提取方法的实现方法进行了详细介绍。通过与RHT和SGA算法的比较实验及分析，说明该方法在噪声较多时具有收敛速度快、抗干扰能力强等优点，对图片进行的椭圆提取表明该算法的广泛适用性和实用价值。     

利用高阶信息的干涉仪测向算法

干涉仪可凭较小的复杂度对目标进行较精确的测向,但随着F－22等隐身目标的不断部署,要求干涉仪具有较好的低信噪比性能。在分析经典干涉仪原理的基础上,提出了一种利用信号高阶信息的干涉仪测向算法。仿真实验证明,该算法在低信噪比下的性能优于经典干涉仪方法及MUSIC算法。     

基于最小二乘法的硅二极管I-V 特性建模

为研究硅光电器件的性能,对基于最小二乘法的硅二极管伏安(I-V)特性建模进行研究.分析二极管的I-V特性,采用多项式回归分析算法对实验测量的非线性数据集进行拟合,通过最小二乘法推定系数来构造其矩阵,求取反应硅二极管I-V特性的数学模型参数,通过预测值与实际测量值之间的误差分析来验证算法拟合经验公式的准确性.结果表明,该算法和程序可广泛应用于非线性数据集的多项式回归分析中.     

面向异构履带车辆的统一运动规划方法

为在统一算法框架下解决异构履带车辆的运动规划问题,提出一种基于运动基元离线生成与在线扩展选择的运动规划方法,所研究的异构履带车辆是指搭载3种不同转向机构的履带车辆。运动基元的优化生成以轨迹平滑度为目标,通过综合考虑异构履带车辆的差异化行为约束、平台运动学模型约束、平滑过渡约束等,生成满足异构履带车辆运动规划需求的基元库;运动基元的扩展与选择则是在统一算法框架下,综合考虑运动基元的属性、参考线、期望速度、障碍物等因素,从运动基元库中选择出适当的基元构成基元序列,完成轨迹和速度层面的协同运动规划。结果表明：所提出的异构履带车辆统一运动规划方法,借助于基元生成时的差异化行为约束,以及依据基元属性设定的不等选择权重,生成了体现异构履带车辆特性差异且满足实时性需求的运动规划结果。     

复杂海况下舰船微弱信号的时频辨识研究

将时频分析技术应用于复杂海况背景下舰船物理场场微弱信号的辨识研究。分析了Wigner-Ville分布(WVD)检测微弱信号时的交叉项干扰问题，采用高阶Butterworth滤波器进行预滤波，并通过Blackman窗数字平滑滤波(SPWD)，抑制WVD交叉项干扰，提高WVD时频分辨率。基于舰船水压场海上测量，对算法进行对比验证，表明该算法显著提高对复杂海况下舰船微弱信号的辨识能力。     

循环冗余校验分布式算法的理论推导及FPGA实现

循环冗余校验(CRC)算法广泛应用于测控及通信领域以提高数据传输的可靠性。传统的按位计算CRC校验值的方法不能满足高速信号处理的要求。利用FPGA查找表结构以及并行分布式运算的特点,在很大程度上可以突破处理速度上的瓶颈。本文对CRC分布式算法进行了公式推导,该方法可以衍生出针对任何阶次生成多项式以及任意处理位宽的CRC分布式算法。该算法在实际应用中获得了很高的处理速度和很好的稳定性。