一种基于期望信号预减除的稳健自适应波束形成方法

针对自适应波束形成中的期望信号自消除问题,提出一种干扰加噪声协方差矩阵重建稳健自适应波束形成方法。算法具有较低的计算时间复杂度。该方法首先使用波达方向估计技术得到期望信号的波达方向,其次对每两根相邻天线的接收信号进行特定的加权相减,能够减除阵列信号中的期望信号成分,继而得到不含期望信号且保留了干扰加和噪声的更新阵列信号,再次,使用更新阵列信号计算干扰加噪声协方差矩阵,最后计算得到加权矢量。理论分析给出了减除期望信号过程的原理和算法的复杂度,仿真结果表明,在16阵元情况下,所提算法的输出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)性能比最优值低0.52 dB,因自由度损失造成的性能损失小于0.3 dB,综合性能优于其他对比的方法。     

柔光自然面陶瓷岩板生产工艺控制技术

陶瓷岩板装饰效果简洁大气、留缝少、避免藏污纳垢、施工铺贴效率高,自进入市场后,深受消费者的喜欢.而柔光自然面陶瓷岩板,光泽度接近天然石材,光感漫反射,舒适柔和不刺眼,有效护眼,手感也更加细腻、柔润.本文从产品配方及各个关键工序控制出发,制备一种柔光自然面陶瓷岩板,并对其生产缺陷进行分析.     

矢量语音传感器微阵列

人工智能的普及促进了语音交互技术的发展,语音传感器阵列作为智能语音交互的硬件前端,成为语音交互领域的前沿研究方向.矢量语音传声器自有的偶极子指向性、零点深度以及阵列体积小便于集成的特点特别符合语音交互技术对硬件设备的要求.基于此,通过采用两组矢量敏感单元"共点正交"形成矢量微阵列实现声源空间锐化波束指向,其不受瑞利限与空间采样率限制,与传统空间离散分布的声压麦克风阵列有着本质区别,是矢量微阵列的核心优势所在.矢量微阵列传声器弥补了现有双麦阵列的不足,具有更为广阔的应用前景,作为智能语音交互的硬件前端,对推动智能语音交互领域的发展具有重要意义.     

热轧压下率对车用大厚度比镁铝合金板组织和力学性能的影响

选择厚度为0.2 mm的6063铝合金与厚度为5.0 mm的AZ80镁合金进行组坯,设定厚度比为20,分析各热轧压下率下、以热轧方式制得的大厚度比镁铝合金板的组织和力学性能。研究结果表明:当热轧压下率达到45%或更高时,镁铝合金板形成了结合性能优异的界面,镁基体内形成了均匀分布的细小晶粒;提高热轧压下率后,基体中的晶粒尺寸不断减小,此时形成了更小的晶粒尺寸离散系数,更多晶粒被压碎,晶粒分布状态也比较均匀;提高热轧压下率后,获得了更高屈服强度的大厚度比镁铝合金板,材料发生了更明显的加工硬化,而抗拉强度则先增大再下降,当热轧压下率达到55%时,获得了最大的抗拉强度;当热轧压下率达到65%时,韧窝数量明显增多,表明镁合金通过动态再结晶转变获得了更强的韧性。屈服应力呈现明显波动的状态,热轧压下率为35%时,获得了最高的屈服强度,65%热轧压下率下的屈服强度最低,逐渐提高热轧压下率后,屈服应力也不断减小。     

建筑 XPS板表面超疏水涂层的电沉积制备及其耐蚀性能研究

为了提高建筑用挤塑聚苯乙烯泡沫塑料（ XPS）板结构表面疏水能力，采用电化学氧化方式在 XPS板表面制备超疏水涂层结构，并对制备参数进行了优化，同时表征了超疏水涂层结构及其腐蚀性能。结果表明：提高苯三腈加入量后，接触角先增大后降低，加入 40 mg/L的苯三腈时，形成153. 9°的最大接触角，滚动角减小到 5. 8°；提高电沉积电压和延长电沉积时间后，接触角先增大后降低，控制电沉积电压为 8V和电沉积时间 12 h，可获得粗糙度较大的超疏水表面。超疏水处理后的 XPS板试样表面形成了许多外形尺寸与分布形态均匀的突起，并产生了明显凹坑。超疏水处理后的 XPS板具有更高的自腐蚀电位，对 3. 5% NaCl溶液产生更强耐蚀作用，提升了阳极与阴极耐蚀能力。     

资讯

中国锻压协会荣获抗击新冠疫情先进集体称号2020年12月23日,在中国机械工业联合会抗击新冠肺炎疫情和服务复工复产表彰大会上,中国锻压协会荣获"抗击新冠肺炎疫情和服务复工复产先进集体"称号。航亚科技科创板上市2020年12月16日,无锡航亚科技股份有限公司成功登陆上交所科创板。     

坪上煤业3号煤上分层矿压显现规律研究

为了解掌握工作面矿压显现规律,保证工作面正常回采,对坪上煤业Ⅲ1301(上)综采工作面利用科学的电子仪器仪表,采用合理的观测方法对收集数据进行分析,以摸清工作面的矿压显现规律,从而提高液压支架的适应程度和使用效果,改善工作面顶板管理,并为科学管理综采工作面提供依据。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。