CPSO-LSSVM在自回归钟差预报中的应用

建立了基于自回归算法的钟差预报模型,利用具有较强非线性运算能力和容错能力的最小二乘-支持向量机算法来求解自回归参数,同时利用具有快速寻优特点的粒子群算法来优化最小二乘-支持向量机参数。为了克服粒子群算法容易陷入局部极值而形成早熟的缺点,提出了分别在粒子初始化位置和陷入局部极值的位置上进行混沌处理,提高了粒子搜索的遍历性和寻优能力,从整体上优化了算法。最后通过星载钟差数据对该算法进行了验证,结果表明:本文算法能够实现亚纳秒量级的预报精度并提升卫星授时导航性能。     

弹上导引头信息对抗技术概述

探讨了现代防空作战中弹上雷达、光学导引头面临的干扰及其相应的抗干扰措施,并分析了各自的发展趋势,研究了典型的双模复合导引头技术,最后展望了弹上导引头的发展趋势。     

基于匹配滤波的正交频分复用信号盲识别

针对传统的相关算法在循环前缀(Cyclic prefix)长度较短时识别率较低的缺点,研究了一种基于匹配滤波的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号盲识别方法。该方法利用不同标准中OFDM信号子载波间隔不同的特点,通过对子载波间隔的估计来实现对信号的识别分类。在建立信号模型的基础上,对提出的算法进行了详细的描述,分析了频率和时间偏移对算法的影响。针对参数搜索过程的高复杂度问题,采用了粒子群优化算法优良的迭代寻优能力来优化参数搜索过程。仿真结果表明:匹配滤波算法克服了传统方法的不足,具有更高的信号识别率和更好的抗多径信道能力。     

成核剂对PS发泡复合材料泡孔形态的影响

在聚苯乙烯（PS）中加入不同种类的成核剂,用自行研制的动态发泡模拟机研究了不同类型成核剂（包括碳酸钙、碳黑、滑石粉、铁粉、镁铝水滑石、聚二甲基硅氧烷等）对PS发泡复合材料泡孔形态的影响。研究发现,加入一些成核剂后,PS发泡复合材料泡孔成核更容易;并且加入比热容值较大的成核剂所生成的泡孔质量比加入比热容值小的成核剂要好。     

成核剂含量对PS发泡复合材料泡孔形态的影响

在聚苯乙烯(PS)加入不同含量的成核剂,用自行研制的动态发泡模拟机研究了成核剂含量对PS发泡复合材料泡孔形态的影响。研究发现,成核剂有助于PS发泡材料形成大量成核点,泡孔成核更容易;并且PS中成核剂的含量不同会影响泡孔的形态,在发泡过程中尽量促进成核剂的分散,使体系内聚合物熔体、发泡剂和成核剂尽量均化,可以增加成核点数量并使泡孔分布均匀,改善泡孔形态。     

基于支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法.首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然后在结合混沌优化产生初始信息素分布和进行混沌扰动的基础上,设计求解最小集合覆盖问题的混沌蚁群算法;最后给出基于属性约简集成的模拟电路故障诊断模型.用双二次滤波电路对算法进行验证,取得97.8%的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,结果显示了本文方法的优越性.     

模拟电路故障诊断的双重扰动支持向量机集成方法

为进一步提高模拟电路故障诊断准确率,提出一种特征和模型参数双重扰动的集成支持向量机新算法.首先在集合覆盖思想下设计基于混沌蚁群算法的属性约简算法将特征样本空间划分成若干子空间,然后针对每个子空间,在"低偏差区域"内进行模型参数扰动,经过两次多数投票法得到最终集成结果.故障诊断实例表明,该方法比多分类支持向量机、Attribute Bagging(AB)算法、Bagging方法等具有更好的故障诊断率.     

基于加窗DFT的直扩通信系统窄带干扰抑制研究

针对直扩通信系统中基于门限检测的窄带干扰抑制的关键技术,引入重叠加窗方法,克服了由加窗带来的信号失真。并且提出了一种改进的自适应门限算法——归一化门限干扰检测处理算法。算法是将接收信号的包络经对数放大,归一化处理后得到一种归一化门限,然后将高于门限的谱线幅度抑制到与噪声相近的程度。分析和仿真表明,算法有较强的自适应能力,能有效抑制直扩系统中的窄带干扰。     

正交频分复用技术在光通信中的应用

光正交频分复用（O-OFDM）是最近几年被广泛研究和关注的新技术,表现出频谱效率高、色散补偿方便有效、减小系统非线性效果明显等诸多优点。文中首先给出了OFDM的基本原理,然后研究了O-OFDM的发展历程和相关研究成果,分析了它在具体应用中的优势和面临的主要问题,最后展望了未来O-OFDM技术的应用前景。     

对流层散射双向时间比对中对流层斜延迟实时估计

对流层斜延迟是对流层散射双向时间比对中一个重要误差源,该文提出一种对流层散射双向时间比对中对流层斜延迟实时估计方法。通过GPT2w模型计算测站气象数据,克服对流层斜延迟估计中对实时气象数据的依赖。针对Hopfield模型中固定的对流层散射顶层高,利用几何方法计算动态对流层散射顶层高,以解决对流层散射双向比对的实际应用问题。选取日本地区3个测站,两两进行比对,在验证Hopfield模型精度后,计算3组比对站在不同入射角和不同时间的对流层斜延迟。计算结果表明,对流层散射双向时间比对中对流层斜延迟呈现出随比对距离增大而增大,随入射角增大而减小的特性,并且四季变化特性也比较明显。3个比对站的对流层散射斜延迟10~35 m之间,经比对抵消90%后的时间延迟为3.5~11.8 ns。