基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正：针对确定信号模型

针对确定信号模型条件下方位依赖幅相误差的自校正问题,给出了一种基于辅助阵元的方位依赖幅相误差最大似然自校正方法;针对最大似然估计器中出现的高维非线性优化问题,推导了一种改进型交替投影迭代算法,从而实现了信号方位和方位依赖幅相误差的优化计算.此外,还推导了信号方位和方位依赖幅相误差的无偏克拉美罗界(CRB).仿真实验结果验证了新方法的有效性和优越性.     

单粒子翻转二维成像技术

为了给星用半导体器件不同区域的单粒子翻转(SEU)机理研究提供一种高效、可靠手段,基于北京HI-13串列加速器,从重离子微束辐照技术和存储器单粒子效应检测技术这2方面,对微电子器件SEU二维成像测试技术进行了研究,建立了基于虚拟技术的测试系统。利用该成像技术,对国产2 kbit静态随机存储器(SRAM)的SEU敏感区域进行了实验研究,结果与理论结果及以往手动测试实验结果一致。     

基于改进单纯形算法的DOA估计

利用最大似然估计获得信号的来波方向，其统计性能要比其他算法优越，但由于该方法需要对多维参数进行优化，从而导致较大的计算量，针对该问题文中提出基于改进单纯形算法的来波方向（DOA）估计。首先利用阵列输出的协方差矩阵对来波方向进行粗略估计，并以该估计值为重心构造初始单纯形，由于待估计的参数都有一定的取值范围，所以文中通过定义罚函数，将有约束的优化问题转化为无约束的优化问题，最后结合罚函数和改进单纯形算法进行DOA估计，计算机仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。     

一种新的波达方向和多普勒频率估计算法

基于均匀圆形阵列,提出了一种同时估计空间非相干信号源方位角、仰角和多普勒频率的快速算法。该方法对均匀圆阵的输出信号进行模式空间转换,使得阵列流形具有类似于均匀线阵的形式,然后通过构造相应的数据矩阵得到传播算子的最小二乘（LS）估计,并由传播算子构造出一个特殊的低维矩阵,其特征值给出多普勒频率估计,特征向量舍有阵列流形的信息。结合模式空间阵列流形的性质,给出了一种DOA估计的总体最小二乘算法,在低信噪比条件下可提高测向精度。该方法不需要谱峰搜索和参数配对,具有运算量小的优点。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于修正数据矩阵的广义波达方向矩阵方法

该文提出了一种基于平面阵的相干信号二维DOA估计算法,文中先将平面阵分为3个具有旋转不变性的子阵列,并分别构造了3个子阵列的数据矩阵,结合这3个数据矩阵,构造了两种修正数据矩阵,提高了阵元利用率。然后仿照波达方向矩阵的构造方法,得到了一种广义波达方向矩阵。通过理论分析证明了对该矩阵进行特征分解,就可以获得信号的方向矢量和信号方向元素,从而能够进行相干信号的二维DOA估计,并且避免了谱峰搜索,减少了运算量,仿真结果验证了该算法的有效性和精确性。     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。     

高LET值束流产生技术研究进展

随着器件抗辐射加固性能的提高,在进行地面模拟试验时对所用重离子的能量及其在材料中的线性能量传输（LET）的要求也越来越高。为了提高串列加速器束流能量及其在材料中的LET,最切实可行的办法是使用高剥离电荷态离子。     

辛酸酯类化合物的合成

报道了新的快速检出沙门氏菌的底物辛酸酯类化合物的合成方法。     

丙烯酸长效防腐涂料的研制

以固体丙烯酸共聚树脂为基料 ,加以改性树脂、颜填料、助剂、溶剂等配制成耐候性好、保光、保色性能优越的丙烯酸长效防腐涂料。本文介绍了产品的配方、工艺及主要性能指标 ,讨论了丙烯酸树脂型号、氯化橡胶含量以及施工方法对产品性能的影响     

焙烧高岭土催化剂对催化甲醇制二甲醚性能的影响

为了考察高岭土焙烧前后性能的变化,将高岭土分别在200℃、400℃、600℃、和800℃进行焙烧,得到焙烧高岭土催化剂样品,并对催化剂进行TG-DTA、XRD和SEM等的分析及活性测试.结果表明,高岭土经过高温焙烧后转变为偏高岭土,高岭土的特征峰消失,同时孔道明显增多,甲醇转化率、二甲醚选择性和收率均提高.