基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

Microstructure,mechanical properties and wear resistance of an Al–Mg–Si alloy produced by equal channel angular pressing

Microstructure, mechanical properties and wear resistance in an ultrafine-grained Al–Mg–Si alloy fabricated utilizing a combination of equal channel angular pressing (ECAP) and dynamic aging were investigated in this paper. The results indicated that the grain size of the ECAP alloy was significantly refined, i.e., to ~239 nm after three ECAP passes. Meanwhile, the yield and tensile strength of the ECAPed material reached 340 MPa and 445 MPa, respectively, while maintaining a significant uniform elongation of 14%. Wear resistance results demonstrated that the wear rate, wear depth and width of the ECAPed material decreased in comparison with the solution-treated (SST) and peak-aged (T6) conditions under a load range of 5–25 N. The adhesive wear that occurs in the undeformed specimens at 10 N does not appear in the ECAPed specimen at the same load, indicating that the ECAPed specimen delay the appearance of more serious wear mechanisms under certain loads. The cooperative interaction of high density nano-scale β" precipitates and dislocations resulted in a combination of super-high strength and good work hardening ability which suppressed the extension of cracks between the friction layer and the plastic deformation zone. As a consequence, the combination of ECAP and dynamic aging brings a significant improvement for antifriction performance of the 6061 aluminum alloy.     

考虑引入渠道竞争的双渠道信号传递策略

在一个存在高低两种类型制造商的供应链中,通过对制造商向零售商进行信号传递策略的研究,把制造商引入渠道竞争的动机解释为"渠道竞争"及"信息非对称"两种效应.把零售商努力纳入需求函数,建模分析了不完全信息条件下单(双)渠道供应链中制造商通过调整入场费和批发价进行信号传递的决策.并在此基础上通过两种渠道模式下供应链成员决策参数的对比,重点分析了渠道入侵对信号传递策略两种效应的综合影响.研究发现:两种模式下,制造商都需要通过向上扭曲批发价、降低支付给零售商的入场费来进行信号传递,同时零售商会减少附加值服务的提供;但当满足一定条件时,制造商可以通过引入线上直销渠道降低批发价向上扭曲的概率(即更容易实现自然分离),并减少信号传递成本;产品需求波动性、需求对零售商提供附加服务的敏感性以及渠道间竞争强度都将在一定程度上影响引入渠道竞争的效果.     

基于高斯字典原子稀疏表示的高精度宽角SAR成像方法

为了提高从宽角合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取目标后向散射各向异性特性的性能,在宽角SAR字典稀疏表示模型的基础上,提出一种基于高斯字典原子的高精度宽角SAR成像方法。在字典构造上,采用不同中心位置、相同方差的高斯函数。在求解稀疏表示系数上,采用广义最小最大凹惩罚稀疏重构算法求解。最后，根据稀疏表示系数的重构结果以及构造的字典得到目标的后向散射各向异性特性。通过仿真实验和Backhoe数据对算法进行验证,结果表明,该方法能够高精度地提取目标的后向散射各向异性特性。     

保密通信新介质--人工神经网络

根据人工神经网络的结构特点和信息传输与处理特征，提出了利用物理神经网络作为通信信道的观点．在分析了现有通信信道物理模型之后，具体讨论了作为通信信道的神经网络的可能拓朴结构、神经网络学习要点、允许传输信号的模式特征，研究了神经网络信道的传输延时、通信带宽及信噪比，分析了神经网络信道处理多媒体信号的计算潜力，并着重剖析了神经网络信道固有的保密通信特征．最后给出了一个具体的神经网络信道设计实例．     

尾水管水力振动的监测与故障判断

从模型及真机试验结果出发，叙述混流式水轮机一般的水力故障形式，研究了尾水管的水力振动特点及振动随运行工况而变化的情况，介绍了以压力脉动频率及幅值作为特征参量对尾水管进行振动监测及故障判断的方法。     

基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计

基于广义最小二乘模型,建立了一种带滑动窗的动态OD矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD数据.对模型中关键的交通分配矩阵,给出了解析的计算公式.算法是一种递推的估计过程,仅需较少的先验信息,且估计过程不会发散;滑动窗的引入可充分利用量测信息,抑制量测噪声.     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。