多异构阵列归一化数据融合被动定位方法

在水下分布式定位系统中,多个阵列节点往往是异构的,即各节点在阵列构型、幅度归一化参数、工作频带、采样数据量等参数方面存在差异。现有数据融合被动定位方法通常忽略上述差异对定位性能的影响,存在定位精度低、分辨能力差的问题。针对这一问题,该文首先建立了基于多个异构阵列的接收信号模型,特别是将幅度归一化参数纳入接收信号模型中,并且考虑了各节点阵列参数的不同;其次,推导目标坐标的最大似然估计方法,并对该方法的融合方式进行了理论分析;最后,为了提高分布式定位系统对多目标的分辨能力,该文进一步将最小方差无失真响应空间谱纳入上述融合方式之中,提出基于多异构阵列的最小方差无失真响应定位方法。仿真结果与实测数据验证了所提的两种方法相对于已有方法在定位精度和分辨能力方面的优势。      

基于精益生产的某民营企业继电器生产线改善研究

以某民营企业JZX-22F系列继电器生产线为研究对象,针对现场调查发现的库存堆积多、生产周期长、物料配送紊乱等问题,运用工作抽样法明确了生产线的库存状况及其产生原因.通过减少生产线的料盒数量、制定标准作业三票、降低转运批量等方法进行生产线改善.结果显示,生产线的在制品库存与完工检成品库存均减少了一半以上,精益生产对于继电器生产线改善有很好的实用价值.     

全海深高速水声通信机设计与试验

为了适应深海科学考察领域的快速发展,实现对全海域水声通信能力的覆盖,本文设计了一种全海深水声通信机。该水声通信机采用大功率D类功率放大器进行信号发射,利用三基元接收通道进行空间分集接收,最大通信距离12 km。水声通信机采用单载波相干水声通信技术,相干解调算法采用了时频域双向turbo均衡器结构,均衡器系数调整采用了改进比例归一化最小误符号率准则算法。该通信机于2018年12月12日在海洋最深处马里亚纳海沟挑战者深渊进行了实时水声通信试验,实现了水下10500 m到水面的高速水声通信,通信速率6000 bps,通信误比特率为10-5量级。      

带控制时滞广义系统的PID型迭代学习算法

研究了一类线性时滞广义系统的迭代学习控制问题.针对广义系统的特点,引入选代学习控制方法,给出了线性时滞广义系统的PID型选代学习算法.结合矩阵广义逆理论,利用λ范数和Bellman引理,并从理论上给出了算法收敛性的完整证明.研究结果表明,只要充分利用广义系统的特点,寻找合适的收敛性分析方法,便可解决控制时滞广义系统的收敛性问题,对时滞广义系统速代学习控制问题的研究具有重要的理论意义与应用价值.     

水利工程中土坝加固与小水库防渗处理方法的探讨

本文以工程实例对防渗墙在病险水库除险加固工程中已经得到了广泛的应用,本文根据作者多年从事水库除险加固的工作经验,重点阐述了水库大坝混凝土防渗墙的设计和施工方案,旨在为类似的工程提供参考。     

社区卫生服务站与医院信息系统网络连接解决方案

最近几年由于我院医疗业务量逐年增加,医疗信息化建设的步伐日益加快。这要求医院加强自身的管理,利用现代化的管理工具对医院的工作进行必要的管理,无疑将提高工作效率以及信息的准确程度,根除现行的人工管理模式存在着的某些弊端,达到减支增效以及提高医疗水平和服务质量,更好的服务于社会的目的。     

参数可调的联合子空间目标检测方法

基于Rao和Wald检验准则,本文推导了联合子空间（Union of Subspaces, UoS）检测器（UoS-Rao、UoS-Wald）,并通过引入一个可调参数提出一种可调检测器（UoS-Tunable）,从而实现联合子空间目标检测,通过调节参数来灵活调节检测器的检测性能、分类性能与选择性。当可调参数较小时,可以提高检测性能与分类性能,并提高其对信号失配的鲁棒性;当可调参数较大时,则会降低检测性能与分类性能,但会提高其对于信号失配的选择性。最后,仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于互相关协方差矩阵的改进多重信号分类高分辨波达方位估计方法

针对经典高分辨波达方位(DOA)估计方法在低信噪比下分辨性能较差的问题,该文提出一种适用于主动探测系统的基于互相关矩阵的改进多重信号分类(MUSIC)高分辨方位估计方法(I-MUSIC)。该方法首先利用主动声呐发射信号已知的特性,将发射信号与阵元接收信号进行互相关,利用互相关序列形成新的空域协方差矩阵,再进行特征分解。理论分析表明,互相关处理在抑制噪声的同时保留了阵元之间的相位信息,可以得到比MUSIC方法更准确的子空间划分,进而提高低信噪比方位估计性能。在此基础上,提出一种基于相关时间门限的改进MUSIC高分辨方位估计(T-MUSIC)方法,通过对互相关序列设置时间门限进一步提高方位估计信噪比。仿真结果表明,与MUSIC方法相比,I-MUSIC与T-MUSIC可以分别使低信噪比时的估计性能提高3 dB和6 dB,相应平均估计误差分别为原方法的77%和53%。在阵元间接收噪声存在相关性时,T-MUSIC与I-MUSIC方法相比可获得8 dB的估计增益,估计性能更优。I-MUSIC与T-MUSIC应用于多目标主动探测,可大幅提高探测系统在低信噪比下的方位估计性能。