基于伪非均匀采样的高精度时间间隔测量方法

为提高脉冲激光测距的精度,采用一种新的高精度时间间隔测量方法。在脉冲计数法的基础上,利用温补晶振生成与计时量化时钟同步同频率的参考正弦波信号,将提高时间间隔测量精度问题转化为初始相位估计;通过伪非均匀采样方法对参考正弦波信号采样,并针对研究中所采用的伪非均匀采样方法推导出相应的理论公式,然后利用最小二乘法对采样数据进行曲线拟合,将伪非均匀采样信号还原成被采样的参考信号,实现相位估计,从而实现高精度时间间隔测量。将本文方法应用于脉冲激光测距仪中,实验表明,测距仪的测距精度优于±5mm。     

非等间隔采样条件下卡尔曼滤波器设计与实现

针对非等间隔采样场景,提出了一种非等间隔采样条件下卡尔曼滤波器设计与实现方法.该方法在非等间隔采样条件下,首先完成初始状态估计和初始协方差估计,然后完成滤波器参数迭代.仿真结果表明,非等间隔采样场景下,该方法滤波精度更优,其有效性、可靠性高,具有一定的工程应用价值.     

基于扩维的多通道联合频率和到达角估计

针对宽频段信号的时空欠采样问题,该文提出基于扩维的多通道联合频率和到达角估计方法。在时间和空间均欠采样的情况下,该方法实现了频率和到达角的2维无模糊估计。通过构造空时2维无模糊阵列结构,将多个采样通道联合扩维,解决了时间欠采样问题;将多个快拍通道联合扩维,克服了空间欠采样问题。同时,为了降低运算量,利用时域滤波技术,将频率和到达角估计进行时空级联,得到了自动配对的频率和到达角无模糊估计值,且避免了高维特征值分解和2维谱峰搜索,减少了运算量。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于FrFT的网络流量Hurst参数估计器

实际的网络流量模型采用自相似模型,Hurst参数是序列长相关程度的度量。为方便工程上对网络流量的长相关性进行估计,介绍了网络流量自相似模型和Hurst参数小波分析法,建立了分数阶傅里叶变换（FrFT）与小波分析之间的联系,在此基础上介绍了一种新的基于FrFT的网络流量Hurst参数估计方法,并运用此方法设计了网络流量Hurst参数估计器。通过对白噪声和已知Hurst参数的实际网络流量数据进行估计,本方法可以有效估计随机时间序列的Hurst参数。     

基于相控阵雷达的自适应采样目标跟踪算法

研究了一个基于相控阵雷达的自适应采样的目标跟踪算法，该算法基于IMM。该算法有两个目的：估计、预测目标的运动状态；估计运动中过程噪声的大小，并利用过程噪声的大小来决定更新时间间隔以适应目标运动状态的变化。文中对自适应更新采样的算法和传统的固定周期采样的IMM算法进行了比较。仿真结果表明：在保证同样的跟踪质量情况下，自适应更新采样算法能减少采样次数。     

OFDM系统中采样钟的频偏估计与调节

通过对OFDM系统中采样钟频率偏移对系统性能影响的分析,探讨了进行采样钟频偏估计的方法和思路,在对其算法性能进行仿真比较的基础上,提出了一种时、频域相结合的能快速建立同步的高精确性采样钟调节方案.最后从硬件实现的角度给出了该调节方案的FPGA实现方法,并通过应用于实际系统验证了该方案的优良性能.     

非均匀稀疏采样环境的改进高斯粒子滤波方法

粒子滤波（PF）技术的研究一直是非线性滤波领域的热点和难点问题,针对非均匀稀疏采样环境下传感器观测的滤波估计问题,提出了一种结合目标运动特性的改进型高斯粒子滤波方法。在该方法中,首先深入分析了传统粒子滤波不能有效对非均匀稀疏采样观测数据进行有效处理的原因,通过引入目标观测、目标观测的有效时间间隔、目标速度等目标特性,综合改善高斯粒子滤波器在时间更新阶段预测粒子和预测协方差估计的准确性,从而提高观测更新阶段重要性密度函数的估计精度,实现对目标状态的精确估计。实验结果表明,对于一维非线性非高斯例子,提出方法要稍好于传统的PF、辅助粒子滤波（APF）和高斯粒子滤波（GPF）;而对于实际的非均匀稀疏采样观测样本,提出方法要远好于PF、APF和GPF,能够有效对目标进行状态估计。      

微带电路谱域Prony方法采样间隔的研究

对计算微带电路S参数的改进谱域Prony方法进行研究,分析比较时域有限差分法(FDTD)中波端口激励方式和模式端口激励方式,提出采样间隔选取标准,然后通过几个实际的工程算例来讨论改进谱域Prony方法的性能。数值结果表明,在非常小的采样间隔条件下改进谱域Prony方法仍可以准确计算相位常数和S参数。     

基于加权平均值的时变Hurst指数估计方法研究

近年来,随机信号的局部自相似性分析逐渐成为研究热点。文中在传统固定Hurst指数估计方法基础上引入加权平均值法,实现具有局部自相似特性随机信号的时变Hurst指数估计。基于加权平均值的时变Hurst指数估计方法是在随机信号进行指数加权的基础上结合q阶矩理论计算局部自相似参数。应用分形高斯噪声仿真时间序列和美国贝尔实验室BC-pAug89. TL网络流量数据的分析结果表明,该方法可以有效估计随机信号的局部自相似性,并具有较大实际应用价值。     

50GHz宽带采样电路的SPICE仿真建模

本文首先提出了一个在NTN(Nose-to-Nose)校准中实际应用的50GHz宽带采样电路的SPICE默认仿真模型;然后通过设计采样电路的模型参数,使仿真的NTN冲击响应与实际测量重构的50GHz宽带采样示波器冲击相应波形基本相似.当仿真结果和测量结果近似时,可以通过仿真试验估计出采样电路对相位误差的影响,这和实际的物理采样电路对相位误差的影响是相同的,而该误差的影响却无法用实际测量实验确定;最后研究其收敛特性从而确定正确的仿真条件,目的是确保在较宽的元件参数取值范围内,该SPICE仿真模型对参数研究具有足够的鲁棒性.     

自相似网络流量Hurst指数的迭代估计算法

该文提出了一种快速估计Hurst指数的迭代算法,并将它应用于分形高斯噪声和真实网络流量数据。实验结果表明,与传统方法相比,该算法有着较快的速度和较小的置信区间,并且不易受时间尺度变化影响,可作为一种在线估计Hurst指数的方法。     

自相似业务:基于多分辨率采样和小波分析的Hurst系数估计方法

新近对局域网和广域网上大量突发业务流量的监测结果表明，采用自相似建模表征业务到达过程的长时间相关特性具有较高精度，其中Ｈｕｒｓｔ系数是表征业务突发特性的重要参数，因此在一定的观察时间内对突发业务的Ｈｕｒｓｔ系数进行快速、准确的估计是高速宽带网络（如ＡＴＭ）实施流量控制和缓冲资源分配的前提。本文提出一种基于多分辨率采样和小波分析的Ｈｕｒｓｔ系数快速估计方法，对严格二阶自相似模型下Ｈｕｒｓｔ系数的估计     

LED热学性能测试方法的研究综述

LED是21世纪最具发展前景的照明光源之一。散热是限制功率型LED器件广泛应用的主要瓶颈,精确的热学测量则是有效热管理的重要前提。目前对于LED热学性能的测量方法研究主要有红外热成像法、电学参数法、瞬态热测试法、光谱法、光功率法等方法。从LED热学特性及热学参数测试的基本原理出发,综述了国内外关于LED热学性能的测试方法研究,分析比较了各方法测量LED热阻的优缺点,讨论了各自的适用范围。瞬态热测试法由于其测试精度高、可测热结构函数等优点,具有重要的研究价值和良好的应用前景。     

An intelligent method for real-time detection of DDoS attack based on fuzzy logic

The paper puts forward a variance-time plots method based on slide-window mechanism to calculate the Hurst parameter to detect Distribute Denial of Service（DDoS）attack in real time.Based on fuzzy logic technology that can adjust itself dynamically under the fuzzy rules,an intelligent DDoS judgment mechanism is designed.This new method calculates the Hurst parameter quickly and detects DDoS attack in real time.Through comparing the detecting technologies based on statistics and feature-packet respectively under different experiments,it is found that the new method can identify the change of the Hurst parameter resulting from DDoS attack traffic with different intensities,and intelligently judge DDoS attack self-adaptively in real time.     

基于频域多尺度Hurst指数的海杂波中目标检测方法

本文主要研究海杂波频谱的扩展自相似特性及多尺度Hurst指数在海杂波目标检测中的应用.作为分数布朗运动的一种推广,扩展自相似过程采用多尺度Hurst指数来描述分形信号.多尺度Hurst指数可以描述分形信号在各尺度下的细节信息,弥补了单一Hurst指数只能从整体上描述分形信号粗糙度的不足.首先,本文在实测雷达数据基础上研究了海杂波频谱的扩展自相似性以及影响参数;然后,利用在最优频域尺度下海杂波频谱的多尺度Hurst指数对目标相对较敏感的特点设计恒虚警检测方法,实现海杂波中的目标检测.实测数据分析表明,海杂波频谱的多尺度Hurst指数比时域单一Hurst指数、时域多尺度Hurst指数具有更好的海杂波与目标区分能力,且由于Fourier变换可以有效提升信杂比,该检测方法具有检测海杂波中微弱运动目标的潜力.     

一种新的端到端采样网络流量测量方法

本文主要对端到端采样测量方法进行了研究,在大量实验的基础上提出了IP包头标识字段取模采样方法,并利用该采样方法进行了模拟实验,结果证明该方法具有效率高,采样比率易控制等特点。     

未建模系统基于观测值的实时分块Kalman滤波估计方法研究

 本文以一类具有周期随机变化特点的随机过程为对象,在仅有测量模型的情况下研究估计方法的设计问题.首先,通过离散化方法建立点采样的离散输出方程、分块形式的输出方程以及描述点采样与被估状态块向量之间关系的输出方程;其次,利用待估变量具有的周期性随机游走特性,建立对应的状态模型;再者,利用扩展强跟踪滤波算法,分别得到了实时点估计滤波器、半实时块估计滤波器和实时块估计滤波器等三种未建模系统随机变量基于输出测量值的估计方法;最后,利用计算机仿真对三种滤波器的性能进行了比较分析.     

一种经验模式分解下的海杂波小目标检测方法

利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时,分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小,因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试,研究结果表明,该方法能有效地实现海杂波下目标的探测,性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。     

基于自相似检测DDoS攻击的小波分析方法

针对传统检测方法不能有效检测弱DDoS攻击和区分繁忙业务和攻击的问题,在研究 DDOS攻击对网络流量自相似性影响的基础上,提出了小波分析检测DDoS攻击的方法,并设计了采用该方法检测DDoS攻击的模型,解决了方法实现过程中小波选择、求解Hurst参数的一些关键问题,实验表明,提出的方法能够识别繁忙业务、检测到弱DDoS攻击引起的Hurst参数值的变化,比传统的检测方法准确灵敏.