帧长和信道预测对自适应调制系统性能的影响

该文主要分析了在自适应调制系统中,帧长自适应和信道预测对系统性能的影响。推导了信道预测和没有信道预测的自适应调制系统的频谱效率公式,分析结果表明对于自适应调制系统,信道预测的系统频谱效率是最优的,非信道预测系统根据信道情况选择最优帧长可以获得该系统的最优系统频谱效率,但它是低于信道预测的频谱效率的,而且是随多普勒频率的增大而逐渐减小的。     

非线性扩频序列的三项式特性

讨论了三类非线性扩频序列(GMW序列、No序列和Kasami序列)的三项式特性，利用这三类序列的迹表示，证明了GMW序列、No序列和Kasami序列均具有正则三项式对。     

电离层电子密度剖面EoFs解析研究

离子密度随高度的解析展开是电离层物理模式参数研究中的一个关键技术.用经验正交函数分析了(EoFs)电离层电子密度剖面解析中的应用,研究并给出了利用EoFs进行电离层电子密度剖面解析展开和剖面重构的算法.以海口站(20°N,110.3°E)为例,给出了电子密度剖面解析与重构算法的应用实例,分析结果表明数值解析的重构剖面与模式计算结果有很好的一致性.     

"时钟表示法"的应用

论述了“时钟表示法”在三相变压器联接组别和在其他方面的应用。其基本思想是,将选定作为参考的电动势始终指向时钟的“0”点,并将该电动势标号为数字0。再利用三相变压器电动势相位之间的关系。计算出变压器各电动势与参考电动势的相位差。这些相位差的值可以换算为时钟的标号。变压器各电动势之间的相位关系就可以通过时钟的标号直接简单计算了。这种方法的最大特点是简单、实用且不用画相量图。     

多碱光电阴极层状模型的一个证据：铯处理多碱光电阴极的附加厚度

根据多碱光电阴极制备过程中的光谱响应在０．４￣０．５μｍ之间光电流减少这一事实，分析了Ｃｓ处理多碱光电阴极的厚度。结果表明：第一次Ｃｓ处理，０．４μｍ处的光电流由６ｍＡ／Ｗ下降到３．８ｍＡ／Ｗ．第二次处理进一步降至１．６ｍＡ／Ｗ。其主要原因是Ｃｓ处理形成的Ｋ２ＣｓＳｂ具有一定厚度，光电子在运输过程中由于厚度增加导致散射几率增加，逸出几率下降，从而导致光电发射下降。在Ｓｂ、Ｃｓ交替后，计算结果表明，     

扩展超二次曲面:一种新的光滑变形曲面模型

本文提出了构造变形曲面的一种新的特征模型－扩展超二次曲面。     

一种有效的分段光滑信号逼近方法

传统的Fourier变换,连续小波变换等方法在逼近具有分段光滑特性的非连续信号时,因 Gibbs现象的干扰会产生比较大的误差。本文提出了一种有效的分段光滑信号逼近方法。首先根据给定信号的分段点位置,构造一组标准正交分段多项式系,该函数系具有正交性,收敛性及再生性。然后将信号在该函数系下进行正交分解及重构,即可得到该信号的最佳平方逼近结果。数值实验表明,本文方法比传统的正交基具有更好的逼近结果。     

Semi-supervised Software Defect Prediction Using Task-Driven Dictionary Learning

We present a semi-supervised approach for software defect prediction.The proposed method is designed to address the special problematic characteristics of software defect datasets,namely,lack of labeled samples and class-imbalanced data.To alleviate these problems,the proposed method features the following components.Being a semi-supervised approach,it exploits the wealth of unlabeled samples in software systems by evaluating the confidence probability of the predicted labels,for each unlabeled sample.And we propose to jointly optimize the classifier parameters and the dictionary by a task-driven formulation,to ensure that the learned features (sparse code) are optimal for the trained classifier.Finally,during the dictionary learning process we take the different misclassification costs into consideration to improve the prediction performance.Experimental results demonstrate that our method outperforms several representative stateof-the-art defect prediction methods.     

Adaptive subspace detection of extended target in white Gaussian noise using sinc basis

For the high resolution radar (HRR), the problem of detecting the extended target is considered in this paper. Based on a single observation, a new two-step detection based on sparse representation (TSDSR) method is proposed to detect the extended target in the presence of Gaussian noise with unknown covariance. In the new method, the Sinc dictionary is introduced to sparsely represent the high resolution range profile (HRRP). Meanwhile, adaptive subspace pursuit (ASP) is presented to recover the HRRP embedded in the Gaussian noise and estimate the noise covariance matrix. Based on the Sinc dictionary and the estimated noise covariance matrix, one step subspace detector (OSSD) for the first-order Gaussian (FOG) model without secondary data is adopted to realise the extended target detection. Finally, the proposed TSDSR method is applied to raw HRR data. Experimental results demonstrate that HRRPs of different targets can be sparsely represented very well with the Sinc dictionary. Moreover, the new method can estimate the noise power with tiny errors and have a good detection performance.     

通信辐射源的潜在细微特征提取方法

为了充分挖掘高维特征空间中辐射源的细微特征, 提出一种基于全局潜在低秩表示(Global Latent Low Rank Representation, GLat-LRR)的通信辐射源潜在细微特征提取方法.首先, 提取通信辐射源信号的瞬时频率, 通过傅里叶变换将信号投影到高维特征空间; 挖掘特征样本之间全局的低秩结构和维度之间全局的潜在低秩关系, 将特征样本集作为整体应用到潜在低秩表示模型中, 利用维度之间低秩关系得到特征样本集的潜在部分矩阵, 每个列向量即为每个通信辐射源信号的潜在细微特征向量.在实际采集的同厂家同型号FM电台数据集上, 该方法提取的潜在细微特征能够显著提高通信辐射源个体识别的性能.