Novel method for frequency hopping signals blind identification in the compressed domain

A novel method to blindly identify frequency hopping signals is presented in the compressed domain. The samples obtained by compressive sampling effectively maintain the structure of and the information on the original signal, so the task of identification of the original signal could be done by directly processing the sampling values. The method is based on the difference in numerical characteristic between sampling values. According to the different characteristics of the expectation of sampling values under different hypotheses, identification is accomplished by using the deviation of the actual sampling values from the expectations under the corresponding hypothesis as the criterion. Without reconstructing the frequency hopping signal itself,hopping frequencies can be estimated through a small number of measurements by the compressive sampling algorithm. Simulation results have proved that the proposed method is adequate to the environments in which the signal-to-noise ratio is higher than -2dB. Meanwhile, compared with other traditional methods, the proposed algorithm greatly reduces the amount of data, the computational complexity, and the identification time.     

基于重构滤波的非正弦时域正交调制实现方法

为了降低非正弦时域正交调制的实现复杂度,提出了一种基于重构滤波理论的调制实现方法。将时限带通椭圆球面波函数的重构公式应用于调制中,能够实现可变采样速率调制,有效降低所需存储采样点的数量、提高系统的工作频率。给出了该方法的实现框图,并通过理论和仿真方法分析了重构信号的精度和系统调制的复杂度。结果表明,与传统方法相比,该方法能够降低调制的复杂度及对系统硬件资源的要求,灵活性高、易于实现。     

基于FPGA的中频数字接收器设计

文章在介绍了中频数字接收理论,即低通采样理论、带通采样理论的基础上,给出了中频带通采样结构。设计了一种基于FPGA的中频数字接收器,该中频数字接收器具有1GHz的采样速率,8bit的分辨率。软件功能全部在FPGA内部实现,包括了串并转换、数字混频、FIR滤波等功能模块。由于该设计采用了FPGA作为信号处理器,其设计灵活及可编程等特点使得该设计具有较强的通用性,适用于工程应用。     

基于任意阵列结构的欠采样频率估计

针对电子战接收机对宽带信号频率的无模糊估计要求,提出基于任意阵列结构的欠采样频率估计算法。采用两个工作时间步长不等的控制开关,将各阵元接收信号依次接入两个独立的接收通道,并以小于Nyqist采样频率的速率对送入的信号进行采样,通过接收通道的时间相关运算及相应的频率解模糊算法实现频率的无模糊估计,最后给出了正确解模糊的条件。由于各信号的估计可以并行实现,该方法在一维搜索量小的优势下实现了同时多信号的频率估计,计算机仿真结果表明此方法测量精度较高,对噪声影响具有一定稳健性。     

不完全量测的误差方差约束下的容许采样频率

本文主要研究了不完全量测的误差方差约束下的传感器所能容许的采样频率这一问题. 分析了不完全量测下的目标跟踪系统的误差方差的稳态特性, 给出了不完全量测下误差协方差阵的一些性质. 在给定探测概率下, 利用线性矩阵不等式(LMI)求解这一问题. 工程意义在于, 在满足给定滤波器的误差方差约束指标下, 可以选择采样间隔较长的传感器, 放宽对传感器的采样频率的要求, 从而降低测量装置成本. 数值算例说明了算法的有效性.     

基于ARM的运动控制平台设计及驱动程序开发

介绍一种基于ARM的运动控制平台的设计以及驱动程序开发的流程.给出硬件系统设计方案,重点阐述WinCE下自动加样系统驱动程序的实现.此平台已经成功应用于三轴自动加样系统,实现了系统加样针管准确定位、吸排系统平稳升降和流量精确控制等功能,取得了良好的效果.     

非线性系统确定采样型滤波算法综述

确定采样型滤波包括Unscented卡尔曼滤波（UKF）,中心差分卡尔曼滤波（CDKF）以及容积卡尔曼滤波（CKF）,是一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波算法,具有估计精度高、实现简单等优点,已得到国内外学者的广泛关注.在阐述确定采样型滤波基本原理的基础上,详细总结了近年来确定采样型滤波的研究现状,包括各种改进算法和在不同领域的应用情况;然后重点分析了确定采样型滤波所存在的问题;最后展望了其未来发展趋势和研究方向.     

基于主动学习的中文依存句法分析

目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句法模型预测不准的实例交由人工标注。该文提出并比较了多种衡量依存句法模型预测可信度的准则。实验表明,一方面,与随机选择标注实例相比,当使用相同数目训练实例时,主动学习使中文依存分析性能最高提升0.8%;另一方面,主动学习使依存分析达到相同准确率时只需标注更少量实例,人工标注量最多可减少30%。     

车载土壤样品信息快速采集装置

为服务于我国精准农业的发展,解决现有车载土壤采样设备自动化程度低、安全可靠系数不高等问题,研制了一种基于MSP430单片机的车载土壤样品信息采集装置,完成对土壤采样车运行状态监控以及土壤样品信息快速采集并即时发送土壤样品信息至土壤研究所,实验结果证明装置运行良好,满足预期设计要求。     

基于抽样的因果图仿真推理算法研究

由于因果图的经典推理的计算复杂度是NP难的,因此其不便于推广和使用。基于因果图理论和MonteCarlo思想,提出了基于抽样的A-R Sampling和重要性抽样的因果图仿真推理算法。在故障诊断中的有效应用验证了方法是可行的。