广义正交码索引调制系统的性能分析

摘 要：为了提高码索引调制（code index modulation，CIM）系统的传输效率，提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出（single input single output，SISO）的广义正交码索引调制（generalized orthogonal code index modulation，GQCIM）系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息，但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制，同时充分利用了调制符号的正交性，增加扩频码索引以传输更多的额外信息位，提高了系统的传输效率。此外，分析了GQCIM系统的理论性能，推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能，对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下，结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统，如广义码索引调制（generalized code index modulation，GCIM）系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided quadrature spatial modulation，CIM-QSM）系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided spatial modulation，CIM-SM）系统、脉冲索引调制（pulse index modulation，PIM）系统。     

基于LP与小波包的复杂机电系统监测序列混沌降噪方法

针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。     

以任意高维纠缠态为量子信道的受控隐形传态

目的是利用高维量子纠缠态为量子信道，讨论未知单粒子态的受控隐形传输问题。以三维量子纠缠态为信道，提出一个二维任意单粒子态的受控隐形传输协议。提出了以任意[d]-维量子纠缠态为量子信道，[t]-维任意单粒子态的隐形传输协议[(t相似文献   

小尺度交通信号灯的检测与状态识别

交通信号灯识别包括检测和状态识别，在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计：降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力；通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合；引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时，根据交通信号灯本身的特性，使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明，所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率，识别准确率可以达到90%左右。     

基于三维投影矩阵的生产流水线对接系统平台构建

针对工作台扭摆会导致机械加工对接产生误差,提出基于三维投影矩阵构建生产流水线对接系统平台,以降低对接误差。三维运动平台采用脉冲信号控制的步进电机进行驱动,达到机床限位控制;通过控制激光器开关和控制激光器的输出功率实现系统的激光控制;通过多普勒频差测量位移技术,采用交流前置放大器替换常规直流放大器等,获取精准实时测量数据;根据三维立体视觉校对原理提取对接区域图像特征点,依据特征点校验机械加工平台三维对接图像时,采用Powell方法求解三维阶段投影矩阵对接目标函数最小值,实现机械加工的高精准度对接。结果表明:机械加工对接的最大相对误差为1.50%,精准度高,进行机械加工耗时18～23min,花费时间较短。     

基于双树复小波的无参考立体图像质量评价

随着3D技术的不断发展，立体图像的使用领域越来越广泛，同时人们对图像的清晰度要求越来越高，因此，立体图像的质量评价成为关注点，基于此，提出了一种基于双树复小波变换的立体图像质量评价算法。使用双树复小波变换对立体图像的左、右视图进行处理，生成纹理结构图像，且根据最小能量误差的原理，获取左右视图的视差图；对纹理结构图像和视差图提取非对称广义高斯分布模型的参数、梯度幅值、相对梯度方向方差和奇异值曲线与坐标轴的面积等特征；使用AdaBoosting BP神经网络，进行训练和预测立体图像的质量得分。在LIVE立体图像数据库上的实验结果表明，新方法预测得分与主观得分有较好的一致性，获得了比较好的实验结果。     

Actuator fault estimation based on generalized learning observer for quasi-linear parameter varying systems

This article presents a generalized learning observer (GLO) design for the simultaneous estimation of states and actuator faults for polytopic quasi-linear parameter varying systems. The proposed approach is based on the use of a GLO, which generalized the existing results on the proportional-integral observers. Conditions of existence and stability of the observer are given through the stability analysis in the sense of Lyapunov. Its design is obtained in terms of a set of linear matrix inequalities. The performance of the proposed method is evaluated by simulation in a one-link-flexible joint robot system.     

黏声波动方程变机制数有限差分正演

实际地下介质普遍具有黏弹性，一般采用品质因子Q表征介质黏弹性程度。在勘探地震频带范围内，通常认为Q不随频率变化，这种常Q特征可以用广义标准线性固体模型进行较好地刻画，因此广义标准线性固体模型成为了黏弹性地震波正演模拟的首选。但是目前这类黏弹介质地震波正演方法往往使用固定的松弛机制数，存在模拟精度与计算效率不能较好统一的缺陷。本文基于广义标准线性体模型，提出了一种黏声波动方程变松弛机制数有限差分地震波场正演方法，即在模型不同区域使用不同松弛机制数、不同模拟精度的求解方式，以达到计算效率与模拟精度的统一。将本文模拟结果与解析解对比，分析模拟精度与机制数、Q值和传播距离的关系，确定不同机制数的适用范围；进一步对比变松弛机制数模拟结果与固定松弛机制数模拟结果的精度和计算效率，结果表明前者适用范围广，模拟精度高，并可有效提高计算效率。     

Recursive generalized extended least squares and RML algorithms for identification of bilinear systems with ARMA noise

Bilinear systems are considered as a particular class of nonlinear systems including the state variables which are typically used for online identification. By using a recursive identification method and the maximum likelihood principle, this paper presents two recursive-based algorithms to identify the parameters of bilinear in parameter systems with ARMA noise. In this regard, recursive generalized extended least squares (RGELS) and recursive Maximum Likelihood (RML) algorithms have been proposed for identification of bilinear systems. These algorithms can be used as an alternative choice in system identification with acceptable performance. The proposed algorithms estimate the correlated noise parameters with high accuracy by making full use of the measurement data. Simulation results indicate that the proposed algorithms are effective for online identification of bilinear in parameter systems with high convergence speed.