直接力/气动力复合控制技术发展综述

直接力/气动力复合控制的本质是利用直接力响应速度快的特性提升被控飞行器的机动性和快速性,能够有效补偿气动力不足导致的气动力控制响应慢问题.本文阐述了直接力/气动力复合控制系统的特性及关键问题,从发动机配置方式、国内外直接力建模研究现状、以及直接力控制干扰建模三方面介绍了直接力/气动力复合控制系统建模方法,从控制方式、国内外直接力/气动力复合控制研究现状、以及脉冲发动机点火算法三方面介绍了直接力/气动力复合控制方法,给出了可行的发动机复合系统稳定性分析方法,对直接力/气动力复合控制未来的发展趋势进行了展望,并对其关键技术进行了总结.     

TD-LTE系统接入层安全性实现与测试

可靠的高性能安全性算法是LTE高速数据传输的重要保障,接入层的安全性由PDCP子层来实现。介绍了在开发TD-LTE射频一致性测试仪的PDCP子层的过程中安全性流程的设计、加密和完整性保护算法的实现,然后采用规范描述语言(SDL)和树表描述语言(TTCN)的协仿真功能对PDCP层安全性流程设计和实现方法的正确性进行测试。测试表明该设计能实现接入层的安全性功能。     

基于双线性内插算法的多路视频的缩放设计

基于双线性内插算法,设计改进了一种以FPGA为硬件平台的多路视频信号的图像缩放装置.把与期望位置相邻的两行像素缓存在RAM中,先对垂直方向进行插值运算,再对水平方向进行插值运算.利用FPGA并行处理的优势实现多路视频信号的实时缩放.     

基于改进KNN算法的AVS到H.264/AVC 快速转码方法

尽管音视频编码标准(Audio and Video Coding Standard,AVS)的编码性能可以与H.264相媲美,但是H.264的应用范围更加广泛,因此视频由AVS标准转码成H.264标准具有很大的应用前景.目前,主流的转码方法是将AVS的分块模式与H.264的分块模式映射的方式降低转码复杂度,但是技术之间的差异导致这两种标准之间的分块模式并不是一一映射的关系,因此会导致编码效率大幅度降低.提出一种基于改进KNN(K最邻近节点)算法的AVS到H.264/AVC快速转码方法.充分利用了AVS码流中的各种信息,通过改进的KNN算法建立了中间信息和H.264分块模式之间的映射模型.根据AVS中运动矢量信息的差异自适应确定H.264可能的分块模式,实验结果表明上述问题得到有效解决,该算法在保证H.264编码效率的前提下大幅降低了转码复杂度.     

基于自适应牛顿算法的LED视频显示系统的研制

LED显示屏已被广泛应用于各种场合,通常情况下,需要对视频图像进行缩放处理,从而符合LED显示屏的物理分辨率.针对传统LED插值缩放算法在插值后导致图像边缘模糊的现象,提出了一种自适应牛顿播值算法,通过在插值之前进行像素相关度的自适应判断,可以较好地保留图像的高频信息,消除图像边缘模糊的问题.同时,给出了基于自适应牛顿算法的LED视频显示系统的FPGA实现,系统最终可以实现较好的显示效果.     

基于局部二值模式和四元数的行人检测

局部二值模式(LBP)特征具有光照不变性、旋转不变性及计算简单等特性,能有效表示行人特征,广泛应用于行人检测。LBP 特征的提取方法通常基于灰度图像,如果用于彩色图像,则没有充分考虑各通道之间的相关性,不能保证行人检测的准确性。为此,我们对彩色图像的红、绿、蓝三通道的LBP 特征,以四元数的形式表示,利用四元数的性质,提出一种P-LBP特征,再利用k-最近邻算法训练分类器。该方法在INRIA 数据集上进行实验,与HOG、S-LBP、F-LBP、HOG-LBP特征进行比较,具有更好的效果。     

基于分布式结构的Zoom FFT及其FPGA实现

复调制Zoom FFT算法在导弹精确制导、防撞雷达等领域有着广泛的需求,是谱估计理论中的关键技术之一。针对传统Zoom FFT算法运算量大、处理速度低和占用资源大的缺点,提出了一种适合于FPGA实现的Zoom FFT算法结构,该结构利用分布式算法实现抗混叠滤波、利用DDS技术实现数控本振信号的产生、利用基-4蝶形算法实现FFT变换,并对该算法结构用硬件描述语言进行了设计、封装。算法仿真和硬件测试结果表明,基于分布式滤波结构构造的Zoom FFT模块,其细化谱分析的精度高、处理速度快和占用资源少,且参数化设计,能够实现真正意义上的实时谱分析,特别适合于离散密集频谱的细化分析与校正。     

一种适用于CoMP的改进MaxC/I算法

Max C/I算法是LTE中一种常见的资源调度算法,致力于实现吞吐量的最大化。在非Co MP场景下将总吞吐量最大化的目标分解到各小区,使每个小区吞吐量最大,用此解法求得的解是全局最优解。但如果将这种解法直接引入到LTE-A的Co MP场景下使用时,协作小区间的调度结果可能会相互影响,最终得到的解是贪婪解,而且该贪婪解不太理想,不能发挥出Max C/I算法的性能。针对此问题,将原解法的子问题决策进行改进,对是否调度Co MP用户增加了条件判断,并在Full Buffer业务模型和FTP业务模型下进行仿真验证,结果表明该改进方案能在一定程度上提高系统吞吐量。     

基于机器学习的网络异常流量检测方法

研究一种基于机器学习的网络异常流量检测方法。使用改进型ANFIS算法作为建立的网络异常流量检测方法的核心算法。由于传统的神经网络算法使用的梯度下降算法在实际应用时,存在易陷入局部极小值,训练效率低下等问题,因此研究的改进型ANFIS算法使用附加动量算法修正模型参数,使系统能够越过误差曲面的局部最小值。最后使用KDD CUP99数据库以及LBNL实验室测试的数据对改进型ANFIS算法和BP神经网络算法的检测方法进行性能测试。结果表明,使用改进型ANFIS算法检测系统的训练效率以及检测准确率均优于使用BP神经网络算法建立的模型。     

OFDM系统中子信道联合预编码技术的信号检测算法研究

正交频分复用技术将多径衰落信道划分为多个相对平坦的子信道,使得接收机在信道估计等恢复技术上复杂度大大降低。OFDM系统采用子信道联合预编码技术能有效解决由于成片子载波衰落引起的数据丢失问题。由于独立信道的线性预编码技术在发送端不需要信道反馈信息,因此降低了发送设备复杂度,减少了系统延时,该编码方案适用于从用户端到基站的数据传输。通过理论分析推导了当系统采用独立信道的线性预编码技术时,接收端不能采用迫零均衡(ZF)的线性检测算法,实验仿真表明,当采用迫零均衡检测算法时,当且仅当预编码矩阵为酉矩阵时系统能达到未经预编码系统的性能。