基于自适应滤波器的水平集算法

针对传统水平集无法正确分割含乘性噪声图像的缺点,提出了一种基于自适应滤波器的水平集算法.该算法首先将自适应滤波器引入到速度停止项中,以消除乘性噪声对水平集演化的影响;其次,通过估算图像同质区域的相对方差值,达到区分边缘区与同质区以及保持边缘的目的;最后,将该速度停止项带入到水平集演化方程中,对图像进行演化运算.实验结果表明,该方法能够在抑制乘性噪声的同时较好地对图像进行分割.     

计算几类周期序列的最小周期

在流密码中,周期序列的周期是一个重要指标。在周期序列的线性复杂度相同的情况下,序列的最小周期越大越好。我们证明,如果由一个非退化组合函数Fn所组合的n个周期序列的”个最小周期两两互素,则由Fn所产生的输出序列的最小周期达到最大值。笔者推出的另一个好的主要的结果是,如果由一个非退化组合函数Fn所组合的n个GF（2）上最大长度线性反馈移位寄存器的长度是不同的且大于2,则由Fn所产生的输出序列的最小周期也达到最大值。最后我们给山一个后例,它表明第二个结果对非二元域不成立。     

雷达系统软件配置管理解决方案

从实际工作出发,为雷达系统软件的配置管理工作实施提出了一套解决方案。该方案在项目进展中取得了良好的实际应用效果,对雷达系统软件的配置管理实践有较强的指导作用。     

基于FP-tree的项约束关联规则挖掘算法研究

介绍了项约束关联规则的基本概念和技术现状,详细分析了FP-tree关联规则算法的关键技术。对FPC、CMFIMA、CCFP、DCMFI和CMFI五种基于FP-tree的项约束关联规则算法思想及技术进行分析和评价,通过比较,给出各算法的优点和不足,最后介绍了基于FP-tree项约束关联规则的应用,并展望了FP-tree项约束关联规则挖掘未来的研究方向,为基于FP-tree的项约束关联规则技术的研究与发展提供参考。     

基于单路滑窗宽变窄的超宽谱线性调频侦收技术

采用信号自相关技术解线调，将超宽谱线性调频信号转化为窄带信号，然后量化为数字信号，做短时傅立叶变换识别信号，采用自适应滤波器组分离多信号。仿真证明，该方法可在-12dB的低信噪比情况下识别信号；在多信号下，能有效抑制交叉项的干扰；并且系统运算量较低，适合于实时处理。     

一种宽带数字化雷达正交解调接收机的设计与实现

描述了一种高效的雷达宽带正交接收机的全数字设计方法,给出了设计条件。并基于FPGA采用此方法实现了八路雷达信号实时正交解调接收的设计。最后对系统性能进行了测试,并与软件解调结果进行了对比,验证了设计的正确性。     

基于虚拟平面的米波组网雷达测高算法

随着反隐身技术的发展,米波雷达凭借其反隐身、反辐射导弹方面的天然优势,再度进入科学界的视野。但米波雷达在探测低仰角目标过程中受多路径效应影响严重,导致测高结果易出现较大偏差,无法满足实际需要。而组网雷达数据融合技术的发展为此问题找到了一个解决办法。该文采用组网雷达数据融合技术,仅利用米波雷达测得的距离和方位信息实现了目标的3维定位,从而解决米波雷达测高困难的问题。考虑地球曲率的影响。该文所提出的米波组网雷达测高算法利用大地坐标变换、坐标系变换和数据变换,把各雷达数据统一到一个合理的工作平台,即虚拟平面上,在该平面上对目标进行测高计算。对极小误差法加以改进,采用分辨率不高,但数据稳定性好的方位角信息确定算法的搜索范围;应用分辨率较高的目标距离信息来获取最终的目标经度、纬度、海拔高度估值。由于地面强反射的原因,目标的距离估值有些时候是不准确的,该文设立了置信度判决准则以验证定位的有效性。通过仿真验证,该算法具有较好的测高精度,可作为组网雷达行之有效的测高方法。     

抓住关键环节 做到5个必须 把4级“安全第一”责任落到实处

搞好煤矿安全生产 ,做为“安全第一”责任人的矿务局局长、矿长、区队长及班组长负有极重要的责任。本文围绕如何真正落实 4级“安全第一”责任人之职责这一主题并结合晋城矿务局的实际从 5个方面对此做了较详尽、具体的论述。     

一种用于GSM系统的神经网络均衡器

在泛欧GSM移动通信系统中，由于存在码间干扰，必须采用信道均衡技术。常用的最大似然序列估计(MLSE)均衡器采用维特比算法(VA)，它只能用于具有较小时延扩展的信道。本文给出了一种适用于GSM系统的部分连接神经网络均衡器．其复杂度与信道的时延扩展成正比．特别适用于具有较大时延扩展的恶劣信道。为了消豫神经网络局部极小点引起的性能恶化．我们采用了均场退火技术。本文提出的均衡器既适于用模拟集成电路实现．又适于用数字集成电路实现。计算机仿真表明本文的方法具有比最常用的16状态和32状态VA更好的性能。     

一个基于问题分解的布尔函数极小化方法

本文提出一种基于复杂问题分解的布尔函数极小化方法SWT_3。SWT_3主要由三个步骤组成:首先,用概念聚类系统LEOBS将所给布尔函数分解成一些子表达式,然后,用示例学习布尔函数极小化系统SWT将各子表达式化简;最后,将各化简的子表达式组合起来并用集合复盖算法SETCV进行全局简化。应用的一些结果表明,这种方法适合于具有20个以上输入变元的复杂布尔函数化简。