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。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

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。