广播电视卫星信号的数字调制解调技术探究

随着科学技术的发展和进步,广播电视卫星信号在日常生产生活中的应用更加广泛,因此,其信号的稳定性显得尤为重要。传统的广播电视卫星信号使用的数字调制解调器技术已经无法满足现阶段的实际需求,随之也研究出了诸多全新的数字调制解调技术。有关部门应针对新数字调制解调器组织开展相应的研究工作,根据不同情况选择不同的数字调制解调技术,满足社会发展过程中的实际需求。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

不同重构土壤材料配比的土壤改良和苜蓿生长效应研究

针对西部露天矿区土地生态修复中表土稀缺和土壤贫瘠难题,从充分利用矿区当地常见的原材料出 发,利用风沙土、红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸为原料,按照不同配比混合后进行室内盆栽试验,研究不同配比下 紫花苜蓿生长特性、土壤理化性状和生物学特性的差异,优选适宜于该地区的重构土壤配比。 结果表明:利用风沙土、 红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸重构土壤具有可行性;不同重构土壤配比均可显著改善土壤物理结构,增加土壤 养分含量,提高土壤微生物活性,进而促进紫花苜蓿生长,但不同配比之间存在明显差异;与纯风沙土(CK)相比,不同 重构土壤配比下紫花苜蓿生物量、根长、根直径和根表面积分别提高了 19. 05% ~ 624. 76%、17. 99% ~ 131. 80%、 17. 72% ~ 239. 20%和 33. 01% ~ 650. 45%。 相关分析结果表明:紫花苜蓿生物量与基质理化性状和微生物活性存在协 同效应。 综合来看,风沙土与红黏土按 1 ∶2 复配,同时添加 15%煤矸石、5%玉米秸秆及 0. 05%腐植酸,土壤重构效果 最佳。 该研究为矿区土壤重构及降低土地生态修复成本提供了理论依据。     

基于落渣碰撞信号的锅炉结渣诊断技术的研究

针对我国燃煤锅炉普遍存在的结渣问题,提出了基于落渣碰撞信号的结渣诊断方法:能量包络线法以信号的第一个峰值点作为到达时刻,后通过网格法确定撞击区域。通过多种质量、软硬程度材料的平板冲击实验模拟炉内落渣碰撞信号,结果表明该方法具有较高的定位精度,相对误差在10%以内,且随落渣的质量和硬度的增大,定位精度有所提升;在一定强度的噪声干扰下,仍能较好地定位撞击区域,具有工程应用价值。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

LTE在地铁信号系统车地通信应用中的探讨

随着LTE技术的广泛开发和应用,以WLAN为代表的车载无线通信技术已不能完全满足城市轨道交通行业的需求。本文主要介绍了LTE技术在地铁车辆地面无线通信信号承载能力方面的设计方案和突出优点。