基于性能指标的TD-SCDMA系统业务分析功能的实现

文中在解码的基础上，结合协议统计功能，完成了TD-SCDMA系统业务分析功能的设计。此功能针对TD-SCDMA系统中接口协议栈的特点，从接口的信令中提取无线网络层中分别与无线资源管理有关的、与移动管理有关的和与呼叫管理有关的参数。对这些网络参数进行统计处理后，得到基站子系统的完备的统计数据。这些数据对制定无线网络资源优化措施提供数据支持，有利于解决网络优化工作中网络覆盖，信道拥塞，无线参数设置不合理等问题。     

几种LDPC码的性能比较

重点比较基于MacKay方法构造的随机LDPC码、具有准循环特点的LDPC码,以及π-旋转LDPC码的性能.通过计算机仿真比较可看出,这几种码在构造中都未考虑优化情况下,其性能差异不大.但是从编译码复杂度角度来看,π-旋转LDPC码和准循环LDPC码可以分别利用其奇偶校验矩阵中的双对角结构和移位循环结构来简化编译码,因而这两种较随机构造的码更易于硬件实现,更具有实际应用价值.     

一种基于MIMO-OFDM系统的信号检测算法

VBLAST是一种用于MIMO OFDM系统的有效检测方法,但具有较大的计算复杂度.文中基于QR分解检测算法,提出了一种改进的SDQR分解算法.将该算法与常规VBLAST检测算法在相关Rayleigh信道下进行性能仿真实验,结果表明,采用改进的SDQR方法取得了比基于QR分解检测算法更好的误码性能.     

基于WM系统的田间植物病害图像分析仪的开发

植物叶片病斑面积估算是进行植物病害田间调查的一种常用方法,但常规的人工估算等方法依赖人眼判读,因此存在植物病害程度分级不精确、调查人员工作量大以及不同人员判定尺度不一等问题。文中采用数字图像识别技术计算叶片病斑面积,以期提高其计算精度及植病程度估计的准确性。以基于Windows Mobile系统的智能手机作为开发平台,采用c#编程,开发了一个田间植物病害图像分析仪,该仪器利用手机的拍照功能完成了田间植物叶片的图像采集,并能对病斑面积以百分比进行分析,进而得出植病的严重度。模拟试验表明,该仪器操作简便、分析准确。通过软件开发,还能进一步拓展其分析功能。     

基于Buck-Boost逆变器的离散滑模控制仿真研究

为了获得比较理想的正弦输出电压，优化逆变器的动态性能，文中基于Buck—Boost逆变器．采用了离散滑模变结构的控制策略。Buck—Boost逆变器可以获得比直流输入电源高或低的交流输出电压，文中阐述了其工作原理．并结合状态方程，推导出滑模面的存在条件、到达条件和稳定条件，然后对电路参数、控制系数以及控制算法进行了设计。仿真结果表明采用离散滑模控制的Buck—Boost逆变器对系统扰动和负载变化具有很强的鲁棒性，系统具有良好的动态响应。     

星载SAR天线有源馈电网络空间辐射屏蔽技术

介绍了合成孔径雷达及其天线技术、星载天线有源馈电网络的特点、空间辐射对卫星寿命的影响及空间辐射屏蔽机理，阐述了卫星在轨飞行时空间环境的深度剂量曲线，得出轨道质子、电子的分布特点，分析等效铝材料对质子、电子的屏蔽效果，根据元器件的抗辐射性能采用局部加固的方法，并提出了等效铝的合适厚度，为星载SAR天线抗辐射加固工程设计提供依据。     

CMOS低噪声放大器的噪声系数优化研究

由于CMOS晶体管的特征尺寸急速的缩放,CMOS晶体管的参数不断改进,使得最新CMOS晶体管获得的噪声系数足够低到足以应用到无线电天文学,因此,在本研究课题中选用CMOS晶体管。目前的低噪声放大器的最小噪声系数是在室温环境下,通过宽带CMOS低噪声放大器的功率匹配来获得。在本研究课题中,CMOS低噪声放大器以共源共栅极结构为基本拓扑结构,主要研究LNA的几种常用的噪声系数优化方法。通过建立小信号模型,对LNA的噪声系数进行分析,得出相应的表达式。     

冷原子束或超冷原子束的产生及其应用

综述了冷原子束或超冷原子束产生的基本原理、方法和实验结果及其最新进展.重点介绍了建立在激光冷却(多普勒、亚多普勒和亚反冲冷却机制)和磁光阱技术基础上的冷原子束或超冷原子束产生方案,并简单介绍了冷原子束或超冷原子束在基础物理问题研究和原子光学等领域中的应用.     

多路ISP和多种类出口设备融合控制研究

网络的融合给整个通信产业链带来了巨大的机遇和挑战,是未来发展的趋势。网络的融合给整个通信产业链带来了巨大的机遇和挑战,是未来发展的趋势。真正的融合型设备组必须满足一条标准,那就是从功能和应用上,取代位于网络核心层的所有设备——包括路由器、防火墙、IDS/IPS检测、防垃圾邮件产品等,同时能将以太网交换机、IDS、防病毒网关、防火墙这些分属于不同层面的设备实现联动达成内部上网行为安全管理。基于OSI模型对网络及设备融合进行了分析,设计了立足于社区或大学城模式的融合案例,对兼容性分析和设备配置提出了自己的见解。     

基于径向基神经网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,以及BP网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,提出基于径向基（RBF）神经网络的风机故障诊断方法。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的RBF网络进行故障辨识。结果表明,RBF网络能满足风机故障诊断的准确性,并在避免局部极小和节约训练时间方面有较好的实用性。