正交多载波降噪差分混沌键控通信系统

为解决多载波差分混沌移位键控(MC-DCSK)系统传输速率低和误码性能差的缺点,该文提出一种正交多载波降噪差分混沌移位键控(QMC-NR-DCSK)系统。在发送端,预定义载波用于发送参考信号,剩余M-1个不同中心频率的载波及其经正交调制技术后得到的频率相同但相位正交的载波都用于传输信息信号,此外,通过进一步引入Hilbert变换,将系统的频带利用率和传输速率提升为MC-DCSK系统的4倍。在接收端引入滑动平均滤波器的降噪操作降低了噪声的方差,从而改善了系统误码性能。推导了QMC-NR-DCSK系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径瑞利衰落(RFC)信道下的比特误码率公式并进行了仿真。仿真结果和理论分析表明：QMC-NR-DCSK系统能有效提升传输速率、带宽效率和误码性能,为该系统应用于多载波无线通信提供理论参考。     

正交多用户短参考高速差分混沌键控通信系统

针对传统多用户短参考混沌移位键控通信系统传输速率和能量效率低的问题,该文提出了一种正交多用户高速短参考差分混沌移位键控(OMU-SRHR-DCSK)通信系统.系统将参考信号长度缩短为每个数据信号长度的1/P,通过增加两路连续的信息时隙来传输多个用户信息比特,通过希尔伯特变换在每个信息时隙多传输N个用户信息比特,极大地提高了系统的数据传输速率.将希尔伯特变换和Walsh码相结合完全消除了用户间干扰,改善了误码率性能.推导了OMU-SRHR-DCSK系统在加性高斯白噪声(AWGN)信道和多径瑞利衰落信道(RFC)中的比特误码率(BER)公式并进行了实验验证.在两种信道下的仿真值和理论推导值均相等,验证了理论推导的正确性.该系统的传输速率相对于传统多用户短参考系统的传输速率有极大提升,传输比特数相同的条件下系统的误码性能明显优于传统多用户短参考系统,证明了该系统具有优异的实用价值,并为其应用于实际中提供了良好的理论支撑.     

基于对抗深度学习的无人机航拍违建场地识别

对违建场地的检测方法主要是通过人工对无人机航拍视频进行检查,存在检测精度低、识别性能差、工作效率低的问题。提出一种结合空间变换网络与Fast RCNN的生成对抗网络ASTN-Fast RCNN,通过深度学习与无人机航拍视频相结合自动识别检测处在建设初期的违建场地。将空间变换网络作为生成器,生成Fast RCNN目标检测器难以识别的旋转形变样本,并通过目标检测器与生成器的对抗式训练,提高检测器的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效提高对无人机航拍违建场地的识别性能。     

基于神威·太湖之光的非结构网格计算加速算法

在国产异构众核平台神威·太湖之光上的非结构网格计算具有稀疏存储、离散访存、数据依赖等特点,严重制约了众核处理器的性能发挥。为解决稀疏存储和离散访存问题,提出一种N阶对角染色算法,以有效平衡主从核计算并利用从核将全局访存转化为LDM访问。针对数据依赖造成的计算竞争问题,采用自适应和无依赖的任务划分方法,避免并行计算时的数据冲突。为对处理器架构和非结构网格计算进行优化,采用主核与从核异步并行的方式,差异化使用主从核以充分利用硬件资源,同时,取消处理器提供的寄存器通信机制,降低从核阵列的同步开销同时便于扩展到新一代神威平台。此外,使用计算访存异步重叠技术来充分隐藏访存延迟。利用SpMV、Integration、calcLudsFcc算子进行实验,结果表明,相比主核实现,组合加速算法在不同算例规模下平均取得了10倍的加速效果,加速比最高可达24倍,N阶对角染色算法相比非染色分块算法取得了超过5.8倍的性能加速,有效提升了数据局部性和计算并行度。该算法对有依赖关系的计算冲突算子同样具有良好的加速性能,验证了自适应和无依赖任务划分方法的有效性。     

圆柱绕流气动噪声数值分析

为了快速预测刚性圆柱绕流的气动噪声,研究了一种将离散涡方法(DVM)和涡声理论结合起来计算低马赫数、高雷诺数流场气动噪声的方法。首先用Oseen粘性涡模型改进了离散涡方法并模拟了圆柱绕流,分析结果与实际情况相符。根据流场计算的结果,应用涡声理论进一步计算了远场的声压。测点的总声压级与实验值及其他数值计算结果都比较吻合。最后绘制了声场的指向性特性曲线,表明圆柱绕流声场明显的偶极子特性。     

对无临近点信息干涉条纹的参数估计

用广义radon变换可以从运动目标产生的干涉条纹中估计出目标的运动参数和波导不变量。但是当干涉条纹中没有出现临近点时,用此方法估计不出真实值。为了解决此问题,提出了一种新的估计方法。主要过程是先从时频图中提取出干涉条纹轨迹,再去搜索与此轨迹误差最小的最优曲线,此曲线的参数值代表目标的运动参数和波导不变量。仿真和海试结果表明,在干涉条纹无临近点信息情况下,用广义radon变换估计的参数值与真实值偏差很大,但是文中提出的方法仍能估计出较准确的结果。     

轴端无通孔时三轴转台相交度测试方法

为解决中环轴没有通光孔时如何测量三轴转台轴线相交度的问题,在内环轴上三轴交汇中心附近设置一靶标,再利用齐次变换法推导出靶标在基准坐标系下的坐标,它是三轴相交度、三轴角位置以及靶标在内环轴坐标系下的偏移量的函数,据此设计三轴相交度误差的测量方法。利用经纬仪观测靶标,计算出靶标坐标的变化量,从而实现三轴相交度的测量,并进行相关的误差分析。分析结果表明:实测相交度满足测量精度要求,测量结果具有有效性。该测量方法可避免在没有通光孔的中环轴旋转至某些特殊角度时经纬仪视线被挡住的情况,使得测量更加方便。     

平方根球形无味卡尔曼滤波机载无源定位算法

针对机载无源定位系统中,初始值误差和数值的舍入计算对无味卡尔曼滤波(un-scented Kalman filtering,UKF)算法的定位精度和滤波稳定性影响较大的问题,提出一种基于平方根球形无味的卡尔曼滤波算法(square root spherical unscented Kalman filter,Sqrt-UKFST)。该方法以单位超球体球面无味变换为基础,通过减少采样点数目和球面半径,保证所有采样点在一个单位超球体上,从而提高算法对初始值的鲁棒性,并采用平方根滤波提高算法的数值稳定性。对该算法进行100次Monte-Carlo实验,仿真结果表明,Sqrt-UKFST算法收敛速度快,滤波性能稳定;当初始状态估计误差较大时,Sqrt-UKFST算法的定位精度保持在30%以内,提高系统对初始值的鲁棒性。     

基于小波包和RobustICA的无线电混合信号分离

针对复杂电磁环境下无线电混合信号分离困难的问题,提出将小波包和鲁棒性独立分量分析(Robust ICA)算法应用于较低信噪比且频率接近的无线电混合信号的分离。首先用小波包分析方法对混合信号进行降噪预处理,然后采用盲源分离算法中的鲁棒性独立分量分析算法对降噪后的混合信号进行分离,通过观察分离后信号的波形和频率以及相似系数对分离结果进行定性和定量分析。所提算法与单独采用Robust ICA算法的结果对比表明:所提算法分离出的信号在波形和频率以及相似系数方面均比单独采用Robust ICA算法取得的效果好,从而证明所提算法可以较好地应用于无线电混合信号的分离。