黑体空腔式中间包钢水连续测温系统与应用

描述了黑体空腔式钢水连续测温系统的理论基础、结构原理、校验方法、测试结果分析和现场应用情况。该测温系统的测温偏差≤±3℃,测温管寿命可达15～25h(取决于钢种和工艺等),测温成本比现行的快速热电偶实际消耗略低,系统运行稳定可靠,并取得显著的综合效益。     

多传感器快速粒子滤波器融合的方法及其在导航中的应用

提出在高斯噪声条件下,将多传感器融合中多维测量的全局粒子滤波器的粒子权重表示成多个一维测量的子粒子滤波器的粒子权重的乘积的形式,从而避免了通常计算全局粒子权重需要的大计算量,达到提高测量融合速度的目的.本文还分析了现有方法和提出方法的计算复杂度,并将提出方法应用于导航.分析和仿真的结果均表明,所提出的方法明显提高了计算速度,且随着粒子数目的增加,优势愈加明显.     

正交频分复用信道估计的隐藏导频法

正交频分复用系统具有简单的单抽头频域均衡，在均衡之前需要完成信道估计。本文提出一种基于隐藏导频序列的信道估计方法，只要利用接收信号一阶统计信息就可估计出信道信息。这种半盲的信道估计方法具有简单的信道估计和均衡，而且不占用频谱资源。仿真结果表明本方法能有效进行信道估计，并得到了隐藏序列的最佳能量值。     

小波变换域估计观测噪声方差的Kalman滤波算法及其在数据融合中的应用

众所周知,卡尔曼滤波的成功应用需要事先准确知道观测噪声的统计特性.本文首先简要分析了不准确的观测噪声统计特性对卡尔曼滤波性能的影响,然后利用小波变换可以实时分离信号和噪声的特性,提出了一种在未知观测噪声条件下的卡尔曼滤波算法,该算法可以实时跟踪观测噪声的变化,即实现了对观测噪声方差的实时估计,从而解决了在未知观测噪声的条件下卡尔曼滤波失效问题.最后讨论了提出的方法在信息融合中的应用,仿真结果证明了本文方法的有效性和实用性.     

未知噪声信息多径衰落信道的软判决度量生成

信道解码中的软判决技术需要利用信道噪声方差信息来产生软判决度量,而通常情况下,这一信息是未知和时变的。本文首先简要分析了信道噪声方差对软判决度量的影响,进而提出一种新的在多径衰落信道中估计时变噪声方差的方法,并利用该方法的估计结果为信道解码器生成软判决度量。将该算法应用于中国地面数字电视广播传输系统外接收机的仿真结果表明：与已有的信道噪声方差估计算法相比,本文算法具有收敛速度快、估计结果准确的优点,生成的软判决度量逼近于多径衰落信道的最优软判决度量。     

电磁矢量传感器阵列信号波达角估计的模R投影MUSIC

为了充分利用电磁矢量传感器阵列数据中存在的多维结构,本文探讨了具有多维数据结构的电磁矢量传感器阵列多模张量模型的建立,以及模R信号子空间的定义,提出一种基于模R信号子空间投影的MUSIC算法.分析表明:由于模R投影方法可充分利用电磁矢量传感器阵列中的多维结构信息,从而可提高信号子空间的估计精度,进而可使MUSIC算法的性能得以改善.计算机的仿真研究验证了模R投影MUSIC算法明显优于传统MUSIC方法.     

一个图像质量盲评估的统计测度

本文提出了一个图像质量盲评估的统计测度.该测度首先根据自然图像的统计性质与失真图像的模型,实现对图像小波系数分布参数的盲估计;再利用估计的分布参数来计算失真图像与参考图像之间的互信息,以量化失真图像对参考图像的保真度,进而实现对图像质量的评估.本文提出的测度避免了对参考图像的依赖,且克服了现有图像质量盲评估对特征选择与提取、机器学习等过程的依赖.LIVE图像质量评估数据库的总体评估结果表明：本文提出的盲评估统计测度对图像质量评估结果与数据库的主观评估结果高度一致,且优于文献中报道的盲评估测度.     

基于矢量天线的新型三维调制解调方法

借助于矢量天线,提出了一种将信号相位、极化幅度与极化俯仰角参数进行三维调制的方法。给出了极化与相位联合三维调制解调的实现策略,讨论了三维联合调制的星座图和星座点分布方案。推导出了三维联合调制信号误码率的解析表达式并进行了仿真。分析与仿真结果均表明:提出的调制方法具有传输速率高和误码率低的特点。     

类奈曼-皮尔逊检验加权lp相关的干扰鲁棒同步算法

为实现正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统的时域同步,本文利用ZC（Zadoff-Chu）序列提出了类奈曼-皮尔逊检验加权的l_p（p=1或2）相关（Neyman-Pearson-like test Weighted l_p-Correlation,l_p-NPWC）同步算法.分析表明：该算法利用类奈曼-皮尔逊检验能有效抑制多径效应对l_p相关同步的影响,特别地,当取p=1时,它对重尾分布噪声及循环前缀导致的伪峰具有极强的鲁棒性.实验及仿真结果均证明了理论分析的正确性和有效性,并表明本文算法相较于现有算法在各种干扰环境中均具有更高的同步精度和性能.     

一种新的基于复指数函数映射的盲均衡算法

定义了一个新的复指数函数将典型的16-QAM非常模信号的实部和虚部分别映射至单位圆上.然后利用映射后星座坐标的实部和虚部之间的关系建立代价函数,从而提出了一种新的盲均衡算法.新算法克服了著名的恒模盲均衡算法及其典型的改进算法在对非常模信号均衡时稳态误差大的缺点.通过理论证明验证了新算法在无噪声环境下稳态均方误差为0;通过仿真实验验证了新算法在有噪环境下比恒模及其改进算法具有更低的稳态均方误差.