基于FPGA的Multi-h CPM高速解调系统设计与实现

多指数连续相位调制(Multi-h Continuous Phase Modulation,Multi-h CPM)作为一种高效的调制方式,具有良好的频谱效率和抗干扰能力,在卫星通信领域有着广泛的应用价值。但是Multi-h CPM的解调算法计算复杂度较高,为了实现高速数据传输能力,需要较高的硬件资源开销。因此基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)平台的高并行度数据处理能力,设计了一种Multi-h CPM高速解调系统,采用了软输出维特比算法(Soft Output Viterbi Algorithm,SOVA)实现了Multi-h CPM信号解调,并通过早迟门和升降频门实现了时频同步功能。为了降低算法的计算复杂度,本系统引入了倾斜相位(Tilted Phase,TP)算法和频率脉冲响应截断(Frequency Pulse Truncation,FPT)算法减少了Viterbi过程的网格状态数,降低了系统的资源开销。通过仿真和实际测试,验证了所提出的解调系统的有效性,并表明该系统具有良好的解调性能和系统稳定性。     

基于聚类和联合偏度与峰度指数的高光谱数据波段选择算法

高光谱数据的光谱分辨率高,数据量大,在提供丰富、详细的地物或目标信息的同时,不同光谱波段特别是相邻波段间有较强的相关性,导致光谱波段之间有大量冗余信息。针对这一问题,面向高光谱异常检测,提出了基于聚类和联合偏度与峰度指数的波段选择方法。首先利用虚拟维度进行估计,确定高光谱数据的本征维度,再结合最大-最小距离的思想进行聚类中心的更新,避免了随机选取的初始值可能导致距离太近的问题。然后,考虑到异常目标常常表现为不满足背景高斯分布的特点,使用联合偏度与峰度指数作为准则函数进行波段选择,有效选择出了重要波段。在三组代表性高光谱数据集上进行了实验,结果表明本文所提出的算法有效提升了高光谱异常检测的效果并降低了虚警率。     

基于多特征融合的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机剩余可用寿命(RUL)预测任务中代表性特征提取不充分导致RUL预测精度较低等问题, 提出了一种基于多特征融合的航空发动机RUL预测方法. 利用指数平滑法(ES)降低原始数据中的噪声干扰, 得到相对平稳的特征数据. 使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)提取特征数据的时序特征, 利用多头注意力机制(Multi-attention)为时序特征赋予权重; 设计卷积长短期记忆网络(Conv-LSTM)提取特征数据的时空特征; 提取特征数据的手工特征并使用Softmax函数计算权重. 设计一个特征融合框架将上述特征进行融合, 然后通过全连接网络回归实现最终RUL预测. 使用C-MAPSS数据集对模型进行仿真验证, 与Bi-LSTM等模型进行对比, 模型RUL预测精度更高, 适应性更好.     

混合遗传蚁群算法优化BP神经网络预测空气质量

为了进一步提高空气质量指数预测精度,提出一种混合遗传蚁群算法优化BP神经网络的方式对空气质量指数进行预测.首先初始化蚁群算法的信息素分布,对不满足适应度条件的进行遗传算法的交叉、变异操作,进而计算蚁群的状态转移概率和信息素浓度,当适应度值满足条件要求时,将寻优结果作为BP神经网络的最优权值和阈值,来改善单一BP神经网络的不足.最后通过运用西安市的空气质量指数日历史数据进行验证,实验表明,本文所提模型的各个评价指标相对其他对比模型误差更小,在预测精度方面具有更高的说服力,因此能够有效地预测空气质量指数.     

基于DART模型和随机森林估算山地叶面积指数

地形效应会使遥感影像中的地表反射率发生畸变,进而影响基于反射率估算的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)精度。为了减弱或消除地形对LAI反演的影响,基于三维辐射传输模型DART(Discrete Anisotropic Radiative Transfer)构建坡地反射率与LAI数据集作为训练数据。以反射率为输入,LAI为输出,利用随机森林算法进行训练,构建山地LAI反演模型。结合实际遥感影像数据实现山地LAI的估算,并利用实测数据对反演结果开展精度评价。同时,基于DART模型和随机森林构建了平地LAI反演模型作为参照以评价本文发展方法的有效性。结果表明：考虑了地形影响的山地LAI反演模型具有较强的估算能力,验证结果的精度(决定系数(R²)=0.57,均方根误差(RMSE)=0.77 m²/m²)优于平地反演模型(R2=0.46,RMSE=0.86 m2/m2);基于DART模型构建的山地反演模型能够捕捉到坡度和坡向对地表反射率的影响,其反演结果较好地还原了研究区LAI的空间分布,与地面真实情况接近。研究...     

动态胎压传感器在公路路面行车舒适性检测技术中的应用研究

本文利用高灵敏度、高分辨率动态胎压传感器和数采系统,通过采集车辆行驶过程中轮胎动态胎压的实时信号,以轮胎动态胎压P和行车速度V为输入,经过速度-胎压能量拟合消除行车速度影响,并采用胎压计权滤波算法进行干扰抑制,对去噪后的信号求均方根得到等效动态胎压（Equal Dynamic Pressure, EDP）。为便于进行路面行车舒适性的数据标准化评价,将等效动态胎压EDP映射到0~100分值范围内,构建路面颠簸指数（Pavement Flatness Index, PFI,本文借助全身振动测试仪测算出行车过程中基于三维坐标系（x、y、z坐标轴）下的计权加速度均方根的合成值（即振动总量a_v）,联合振动总量a_v和等效动态胎压EDP构建最小二乘目标函数,并基于不同路面典型病害下的观测数据EDP和a_v计算出待估参数θ,得到振动总量a_v与等效动态胎压EDP的关系式;利用振动总量a_v 和路面颠簸指数（Pavement Flatness Index, PFI）工程经验值的对应关系,经数据拟合后得到振动总量a_v与颠簸指数PFI的换算关系式,带入以等效动态胎压EDP为变量的振动总量a_v表达式,实现等效动态胎压EDP与颠簸指数PFI的换算。     

XLPE/SiO2纳米复合材料长期直流老化特征寿命恶化分析

为了研究纳米SiO₂改性后的交联聚乙烯（XLPE）在直流电场下的长期老化规律,该文对纯XLPE和XLPE/SiO₂纳米复合材料的老化性能进行对比研究。首先在不同直流电压下分别对两种材料进行老化实验,发现XLPE/SiO₂纳米复合材料在电场较高时的确具有较纯XLPE更优异的耐电特性,但随着施加直流电场的降低,XLPE/SiO₂纳米复合材料的特征寿命与纯XLPE的越来越接近,直到该文测试的最低直流电场强度115kV/mm（特征寿命1 000h以上）,XLPE/SiO₂纳米复合材料的特征寿命已低于纯XLPE。对比分析XLPE/SiO₂纳米复合材料和纯XLPE老化数据显示,纳米复合材料的寿命指数低于纯XLPE。该文直流老化研究结果表明,尽管XLPE/SiO₂纳米复合材料的短期电性能指标优于纯XLPE,但长期直流老化性能会比纯XLPE差。     

一类具比例时滞细胞神经网络反周期解的指数稳定性

本文针对一类具比例时滞细胞神经网络反周期解的全局指数稳定性进行研究.首先利用非线性变换将一类具比例时滞的细胞神经网络等价变换成一类具常时滞变系数的细胞神经网络.然后通过构造合适的时滞微分不等式和利用不等式技巧,得到了保证该系统反周期解的存在性和全局指数稳定性时滞依赖的充分条件.最后数值算例结果验证所得结论的正确性和与以往文献相比较低的保守性.     

求解变系数对流扩散反应方程的指数型高精度紧致差分方法

本文给出了一种数值求解变系数对流扩散反应方程的指数型高精度紧致差分方法.我们首先将模型方程变形,借助常系数对流扩散方程的指数型高精度紧致差分格式,采用残量修正法得到变系数对流扩散反应方程的指数型高精度紧致差分格式;并从理论上分析了当Pelect数很大时,本文格式达到四阶计算精度时网格步长的限制条件;离散得到的代数方程组可采用追赶法直接求解.数值实验结果与理论分析完全吻合,表明了本文格式对于边界层问题或大梯度变化的物理量求解问题具有的高精度和鲁棒性的优点.