基于模块化模型的自适应预失真技术

系统地比较和分析了OFDM传输系统里高功率放大器（HPA）预失真方法的优缺点,提出一种基于模块化模型的有记忆高功率放大器自适应数字预失真方法,该方法分别基于Wiener、Hammerstein和Wiener-Hammerstein模型各自构成一个有记忆HPA的自适应预失真器。从而避免了因分别估计Wiener-Hammerstein模型各个环节特性参数所带来的复杂性。使得有记忆高功率放大器的预失真设计变得简单了。     

主动声纳的时频盲分离算法研究

主动声纳目标探测中,水雷等浅海安静型小目标声散射回波受海洋环境干扰严重,影响对目标特征的准确提取与识别,探测可靠性低.针对上述问题,研究一种结合形态学滤波的时频域盲分离算法,根据主动声纳回波中目标与混响的时频特征差异,设计形态学结构元的几何结构,滤除与目标谱不重叠的混响及互项干扰,再利用波形聚类方法优化与目标谱重叠的混响干扰,突出目标亮点的时频谱线,得到目标声散射的自项时频信息,最后获得目标亮点的时频域解混矩阵,分离出目标声散射信号.数值仿真结果表明,结合形态学滤波的时频域盲分离算法,提高了目亮点信号的信混比.     

生爆脆肚

猪肚的烹制方法很多，常见的有烧、卤、凉拌、火爆等等。《四川烹饪》去年介绍了甘家圣、谢复传两位老师的脆肚菜肴，可说是一种较好的猪肚烹制方法，它可以使烹出的猪肚更加脆嫩爽口。但是，脆肚本身的加工却过于复杂且费时费力，故许多厨师对此都望而却步。前不久，笔者根据自己事厨多年的经验，采用了一种新的方法，烹制出的猪肚菜肴与甘、谢两位的脆肚菜肴相差无几，而且制作更简便，省时又省力。下面笔者就将其制法介绍如下，供参考。 原料：鲜猪肚２５０克清水小竹笋８０克泡红辣椒３个纯碱２０克姜末、葱花、青红椒、精盐、味精、醋…     

实时荧光PCR法鉴定野生食用菌中白牛肝菌成分

目的建立野生食用菌中白牛肝菌(Boletus bainiugan Dentinger)成分的荧光PCR检测方法。方法根据白牛肝菌的内源转录间隔区(internally transcribed spacer,ITS)基因序列设计白牛肝菌物种的特异性引物和探针,对样品中的靶标基因片段进行检测,并进行物种特异性检测、稳定性检测、灵敏度检测和实际应用检测。结果通过对供试的24种食用菌、动、植物材料进行检测,只有白牛肝菌出现特异性扩增,说明方法具有物种特异性;方法对白牛肝菌成分的检测灵敏度为1×10~(-4) ng/μL白牛肝菌DNA或0.1%(m/m)白牛肝菌粉。结论该方法简单、灵敏、快速、准确,能应用于野生食用菌和食品中白牛肝菌的成分检测。     

通过大气-海水界面的激光脉冲模拟

针对大气-海水界面对光脉冲传输的影响,利用蒙特卡罗(Monte Carlo)方法模拟三维海浪,从不同风级下的大气-海水界面模型得出有效波高H1／3的俯仰角期望值以及对应的反射率,并通过模拟光脉冲传输过程得出水下接收面光斑分布的统计数据。模拟结果表明:有效波高H1／3的俯仰角大约在0.5910 rad(即34°左右)时,对激光脉冲开始产生明显的影响;当风级增大到8级时,激光脉冲传输发生了剧烈的变化。     

基于MODPSO-SA算法的多AUV任务分配

提出一种基于Pareto解集的多目标模拟退火粒子群算法(MODPSO-SA),用于解决自主水下机器人(AUV)协同任务分配问题.为避免粒子群算法陷入局部最优,加入改进的模拟退火技术,形成一种新的多目标局部搜索策略.仿真结果表明,MODPSO-SA算法能够得出多组合理Pareto解集,可以有效解决多AUV任务分配问题.     

无人机集群网络分簇优化算法

为解决无人机集群网络结构不稳定以及网络生命周期短的问题,提出一种基于改进灰狼算法的分簇优化方法。根据无人机节点的相对移动性和节点间的相对距离,对无人机网络中所有节点分簇,综合考虑簇内节点的剩余能量、最高节点度、通信情况、任务种类4个影响因素,基于灰狼优化算法选举最佳簇首。仿真结果表明,该分簇算法提升了分簇平衡度、统治集更新次数、节点生存个数等多个性能指标,稳定了网络结构,延长了网络生命周期。     

基于Q学习量子蚁群的微纳卫星路由算法

在微纳卫星网络中,传统蚁群路由算法不能同时保证数据传输的安全性和网络业务的服务质量,且易陷入局部最优解,收敛速度较慢。为解决上述问题,提出一种实现多目标优化的Q学习量子蚁群路由算法。该算法在选择下一跳节点的转移概率时,将路径的平均信任值和路径的费用作为两个优化目标,构成最优路径的节点性能指标,保证数据传输的安全性和网络业务服务质量。在考虑路径费用函数时,将量子计算引入到状态转移概率计算中,避免陷入局部最优解,并在算法中引入Q学习的思想,将信息素映射成Q学习的Q值,强化算法在动态环境中的学习能力,以提高路由的整体性能。仿真结果表明,与蚁群优化算法和改进的蚁群多约束路由算法相比,Q学习量子蚁群路由算法明显改善包投递率、平均端到端时延和节点平均能耗等性能指标,避免了蚁群算法易陷入局部最优解,提高了收敛速度,可适用于具有高速移动节点的微纳卫星网络。     

快速失重法测量玉米水分的研究

研究了用快速失重法测量玉米水分的方法。通过实验确定了玉米的极限失重温度，介绍了用快速失重法测量玉米水分的实例。这是一种快速自动测量玉米水分的新方法，其精度为±０．２％，测量时间为１４ｍｉｎ。