PCM/FM遥测系统中用于去除多谱勒频率和载波频偏的新方法

本文首先分析了均匀采样二阶DPLL(Digital Phase-Locked Loop)误差传递函数的特性,并基于均匀采样二阶DPLL误差传递函数的高通特性提出了脉冲编码调制/调频(PCM/FM)遥测系统中用于去除多谱勒频率和载波频偏的新方法;然后给出了设计实例和相应的计算机仿真结果;最后给出了有效的实现方法。计算机仿真结果表明,基于均匀采样二阶DPLL误差传递函数的高通特性用于去除多谱勒频率和载波频偏的方法是可行的。     

延迟锁定环路的大步进快速捕获

本文提出一种新的延迟锁定环路的大步进快速捕获方法，主要解决目前尚未很好解决的低信噪比长序列伪随机码的快速捕获问题。文中讨论了在步进快速捕捕获延迟锁定环路的原理与实现，分析了这种环路的平均捕获时间，解扩相关器的输出成分及大步进搜索时的虚警与检测概率。     

统计复用信道的数字用户环路复用设备

将信道传输容量动态分配技术应用于数字用户环路复用设备中，可用效地解决复用设备线路复用率和话音传输质量之间的矛盾，从而使复用设备具有最佳的传输效果。本文介绍了一种性能优良的统计复用信道的数字用户环路复用设备。     

GMH2000系统和无线本地环路

休斯网络系统公司（ＨＮＳ）的ＧＭＨ２０００固定无线系统是一个基于Ｅ－ＴＤＭＡ的系统，它为公用电话业务提供了最有效的无线本地环路的解决方案。     

基于场景复杂度与不变特征的航拍视频实时配准算法

实时、鲁棒的图像配准是航拍视频电子稳像、全景图拼接和地面运动目标自动检测与跟踪的前提和关键技术.本文以航拍视频序列为处理对象,提出了一种新的基于场景复杂度与不变特征的实时配准算法,其主要特点包括：(1)在对航拍视频配准难点进行详细分析的基础上,有针对性的提出基于积分图的快速图像尺度空间构建、依据场景复杂度的检测特征点数量在线精确控制、基于描述子误差分布统计特性级的联分类器构造等新方法,使得算法配准性能不随场景的复杂度发生改变,能够在各种地貌条件下实时、稳定的进行图像配准;(2)将多尺度Harris角点和SIFT描述子相结合,并通过对帧间变换模型参数进行鲁棒估计,保证了算法具有良好的旋转、尺度、亮度不变性和配准精度.实验结果表明,算法可在场景变化、图像大幅度平移、尺度缩放和任意角度旋转等复杂条件下实时、精确的进行图像配准,对分辨率为320×240的航拍序列的平均处理速度达到20.7帧/秒.     

电话交换的发展前景

本文分析了时分复用和包分复用模式各自的应用和优缺点，指出了ＰＤＭ这种不同的通信模式的出现，将对ＴＤＭ技术构成激烈的竞争。同时，无线电话技术的发展及其独特的优势，将使之成为新的接入媒体，它将和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ，ＡＴＭ技术一起，对下一代电话交换机的设计产生直接影响。     

一种新型毫米波频率调制器研究

本文给出一种新型毫米波频率调制电路，是将腔稳Ｇｕｎｎ振荡器与变容管调制电路通过反馈调节电路耦合起来形成的，在确需调制频偏的情况下，通过调整环路反馈系数可减少小变容客调制电路对Ｇｕｎｎ振荡器中心频率稳定度的影响，Ｇｕｎｎ振荡器中加一高Ｑ稳频腔，从而可以获得较高的频率稳定度。调制器调制灵敏度为３．５ＭＨｚ／Ｖ，调频线性度估于２％，中心频率稳定度６．５ｐｐｍ／℃（－２０－５０℃），输出功率大于１７ｄＢｍ     

同步磁阻电机直接转矩控制系统研究

鉴于矢量控制对电机参数依赖性强的问题,借鉴现有永磁同步电机数学模型及其直接转矩控制的相关理论,分析同步磁阻电机的数学模型,提出了同步磁阻电机的直接转矩控制方法,包括空间电压矢量的计算、磁链和转矩的滞环控制等;并基于位置信息的估算,设计了速度的闭环控制器。构建了系统的仿真模型,并对电机的稳态和动态性能进行了仿真分析。由仿真结果可知,所提方法设计的系统能够在较宽的转速范围内变速运行。     

基于级联式Snappy-CenterNet 的锥套目标检测算法

针对空中加油因场景光照变化、环境遮挡等情况造成的锥套目标识别精度低、实时性差的问题,提出一种基于级联式Snappy-CenterNet深度网络的锥套目标检测算法。在CenterNet网络的基础上,以HourglassNet为主干网络,改进其bottleneck结构并引入中心池化的方法,对整体的网络结构进行优化,通过级联式的网络提升整体检测精度。实验结果表明：该算法可实现在多种复杂场景下对锥套目标的可靠检测,检测结果的精确率与召回率均可达99%,位置精度与区域精度分别可达99%与96%,更新率可达33.68 Hz,满足空中加油近距视觉导航阶段对于锥套识别的指标要求。     

Locality‐Conscious Nested‐Loops Parallelization

To speed up data‐intensive programs, two complementary techniques, namely nested loops parallelization and data locality optimization, should be considered. Effective parallelization techniques distribute the computation and necessary data across different processors, whereas data locality places data on the same processor. Therefore, locality and parallelization may demand different loop transformations. As such, an integrated approach that combines these two can generate much better results than each individual approach. This paper proposes a unified approach that integrates these two techniques to obtain an appropriate loop transformation. Applying this transformation results in coarse grain parallelism through exploiting the largest possible groups of outer permutable loops in addition to data locality through dependence satisfaction at inner loops. These groups can be further tiled to improve data locality through exploiting data reuse in multiple dimensions.