CAD在灌排渠道断面绘图上的应用

研究的《灌排渠道工程计算机辅助设计软件系统》，以流行的AutoCAD绘图环境为基础,可以完成灌排渠道的断面设计；渠道、河道、堤防的土方工程量计算；渠道、河道、堤防的纵横断面绘图；是CAD在勘测设计应用上的发展。     

网络安全中计算机信息管理技术的应用探索

对于计算机信息管理来说,其属于一门非常复杂的学科,其中,最为关键的就是信息系统与管理学的综合运用.但是,随着网络用户数量的不断激增,在计算机信息管理中,做好安全隐患的防范成为了重中之重.基于此,本文主要对网络安全中计算机信息管理技术的应用进行分析,以供参考.     

面向压缩感知的块稀疏度自适应迭代算法

块稀疏信号是一种典型的稀疏信号,目前在块稀疏信号的压缩感知问题中,大多数信号重构算法要求信号的块稀疏度已知且算法复杂度高.针对实际应用中信号块稀疏度未知的情况,提出了一种块稀疏度自适应迭代算法,用于信号重构.首先,该算法初始化一个块稀疏度,其值按设定步长进行增加.对每一个块稀疏度的迭代,算法都会找到信号支撑块的一个子集,并修正更新上一次找到的信号支撵块,最后找到信号的整个支撑块,从而重构出源信号.该算法不需要信号的块稀疏度作为先验知识,而且算法复杂度低.仿真实验表明,该算法的重构概率较已有大多数块稀疏信号重构算法的重构概率高,在块稀疏信号的压缩感知问题中具有实际意义.     

基于Linux的某多功能数据采集系统嵌入式软件的设计

目前,嵌入式技术在工业测控领域中的应用越来越广泛,而嵌入式软件是整个嵌入式系统设计的核心。本文介绍了一种基于Linux操作系统和ARM处理器的嵌入式软件的设计方案,用于某多功能数据采集系统。该方案具有开发周期短、可靠性高、可扩展性好以及人机交互界面良好等特点。经实验验证,该嵌入式软件能够满足多功能数据采集系统的各项指标要求。     

K-Hough欠定盲信道估计算法

欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.本文基于稀疏假设,提出了一种新的欠定盲信道估计算法--K-Hough算法.该算法首先对观测数据进行K-means聚类,然后对每一类数据应用Hough变换,修正其聚类中心,从而提高了混合矩阵的估计精度,同时避免了Hough变换在进行峰值提取时经常遇到的峰值簇拥等问题.采用语音信号进行的仿真实验表明,K-Hough算法简单有效,并且估计精度大大优于经典的欠定盲信道估计算法.     

PXI数字化仪的触发设计

PXI数字化仪在PXI速度快、价格低的基础上,增加了数据采集、处理和数据时域和频域分析的能力.触发作为数据采集系统的重要部分,可以使多通道数据采集系统同时截取各通道同一时段的一部分有用信息进行分析和处理.本文详细分析了PXI数字化仪触发单元,从硬件设计、FPGA逻辑控制与触发驱动程序设计三个方面介绍,并最终利用PXI触发总线、外部触发和模拟量作为触发源,完成了PXI数字化仪触发设计.实验完成了同一系统中多板卡间的同步触发并给出触发精度,实验表明系统运行稳定.     

基于频域时延-多普勒二维聚焦的欠采样雷达信号参数估方法

针对欠采样脉冲多普勒雷达信号参数估计中已有方法抗噪性差、顺序参数估计方法中后续参数估计受前面参数估计精度影响严重等问题,该文提出一种基于有限新息率(Finite Rate of Innovation, FRI)采样的频域时延-多普勒2维聚焦(FD²TF)算法。在该算法中,利用FRI采样结构能够以低于奈奎斯特采样频率的速率获得信号的一系列傅里叶系数,通过频域2维聚焦过程能够同时估计时延和多普勒参数,避免了参数顺序估计中误差累积的问题,理论分析证明了该算法能够大幅提升采样信号的信噪比,提高算法抗噪性和鲁棒性。在2维聚焦算法的基础上该文还提出了基于逆傅里叶变换的2维聚焦简化算法,在提高参数估计网格密度的同时,大大减低了2维聚焦算法的计算量。仿真和对比实验结果证明了该方法的有效性和良好的抗噪性。     

基于傅里叶系数实部的脉冲流信号欠Nyquist采样方法

有限新息率(FRI)采样理论可以远低于信号Nyquist频率的采样速率实现对脉冲流信号的欠采样。经典的FRI重构算法大多基于傅里叶系数进行运算,其中存在大量的对复数矩阵的奇异值分解,降低了算法的执行效率。针对该问题,该文提出基于傅里叶系数实部的脉冲流信号FRI采样及重构方法。首先利用离散余弦变换从脉冲流信号的低速采样值中获取其傅里叶系数实部信息,并在重构算法中使用实部的Toeplitz矩阵以提高奇异值分解(SVD)的效率;其次,为了提升经典的零化滤波器算法的鲁棒性,该文从傅里叶系数实部协方差矩阵的旋转不变特性以及零空间特性出发,提出基于离散余弦变换的协方差矩阵分解算法以及基于离散余弦变换的零空间搜索算法来估计脉冲流信号的特征参数,并针对出现的共轭根问题,提出基于交替方向乘子法的去共轭算法。仿真结果表明：在信号新息率较高的情况下,使用傅里叶系数实部信息会极大提高算法的执行效率,同时保证参数估计的准确性。     

基于GCN-LSTM的频谱预测算法

无线频谱是一项重要的、难以再生的自然资源。在频谱数据中随着信道的动态变化，各个信道不能建模成规则的结构。由于卷积神经网络提取的是规则数据结构的相关性，没有考虑信道动态变化以及各个信道节点之间的相关性影响，基于此研究了基于图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)和长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络结合的GCN-LSTM频谱预测模型，并且引入了注意力机制，仿真得到了GCN-LSTM在正确数据集和有一定错误数据的数据集上的预测性能和算法运行时间。结果表明在引入注意力机制后，GCN-LSTM预测模型的准确性和实时性都得到了提高。     

基于顺序旋转馈电的Ka波段圆极化天线阵设计

针对航空航天、雷达和通信系统对定向性平面圆极化天线阵的需求，本文研究并实现了Ka波段宽带圆极化16单元微带天线阵。该天线阵以角截断微带贴片作为基本谐振单元，采用顺序旋转馈电技术构造成4元阵列，并再次对4元阵应用顺序旋转馈电技术，得到16元天线阵列以获得高增益。通过计算电磁学仿真软件对天线性能进行了分析，并使用Rogers 5880制作了天线实物，仿真和测量结果符合得很好。研究结果表明，在29.08～31.22 GHz频段内，天线阵的反射系数小于-10 dB，轴比小于3 dB，相对带宽超过13.8%，验证了通过顺序旋转技术，可以有效地实现高增益平面圆极化天线阵。