基于Hilbert变换的LFM检测与估计

LFM(线性调频)信号是一类重要的非平稳信号,其完全被初始频率和调频斜率两个参量表征,而LFM信号的检测与估计问题是信号处理中最为重要的研究热点之一.由于调频信号在时频平面内有较好的聚集性,通常使用时频分析的方法对其进行检测和估计.线性正则变换是经典时频分布的广义形式,对LFM信号具有很好的能量聚集特性,在现有的线性正则域Hilbert变换的基础上,提出了一种不需要谱峰搜索而快速检测LFM信号和估计其参数的方法,并且通过仿真实例验证了所提出方法的优越性.     

复微分-差分方程组的超越整函数解

利用亚纯函数的Nevanlinna值分布理论, 我们主要研究了一类复微分-差分方程和一类复微分-差分方程组的有限级超越整函数解的存在形式, 得到两个有趣的结论. 将复微分(差分)方程的一些结论推广到复微分-差分方程(组)中.     

改进种群多样性的双变异差分进化算法

差分进化算法(DE)是一种基于种群的启发式随机搜索技术,对于解决连续性优化问题具有较强的鲁棒性.然而传统差分进化算法存在种群多样性和收敛速度之间的矛盾,一种改进种群多样性的双变异差分进化算法(DADE),通过引入BFS-best机制(基于排序的可行解选取递减策略)改进变异算子"DE/current-to-best",将其与DE/rand/1构成双变异策略来改善DE算法中种群多样性减少的问题.同时,每个个体的控制参数基于排序自适应更新.最后,利用多个CEC2013标准测试函数对改进算法进行测试,实验结果表明,改进后的算法能有效改善种群多样性,较好地提高了算法的全局收敛能力和收敛速度.     

电子束敏感材料的原子尺度结构研究

分子筛和金属有机骨架(MOF)材料以其独特的孔道和骨架结构在催化、 储能、 干燥及净化和吸附分离等领域有着广泛应用, 对其结构的原子尺度表征对于深入理解其构效关系具有重要意义. 但其大孔道结构和有机骨架使得它们对电子束辐照极为敏感, 在常规透射电镜成像模式下结构会很快被破坏变为非晶, 从而无法获得孔道和骨架的原子排列信息. 最近发展起来的基于积分差分相位衬度扫描透射电子显微(iDPC-STEM)技术在电子敏感材料和轻元素组分成像方面展现出明显优势, 使得对多孔骨架材料及烃池物种的表征成为了可能. 本文综述了本课题组近期利用该技术对分子筛和MOF材料原子尺度结构方面的研究. 将iDPC-STEM技术应用到ZSM-5分子筛催化剂中, 实现了对该分子筛的原子级骨架结构的成像分析. 在MOF体系中, 利用该技术观察到MIL-101骨架内部有机连接体与金属节点的配位方式, 在此基础上解析了MIL-101结构中有机配体的连接和金属节点的苯环结构, 并观察了MOF的原子级表面、 界面和缺陷等局域结构特征. 最后对iDPC-STEM技术在原子尺度成像方面的应用潜力进行了总结与展望.     

带非线性源项的Riesz回火分数阶扩散方程的预估校正方法

本文针对带非线性源项的Riesz回火分数阶扩散方程,利用预估校正方法离散时间偏导数,并用修正的二阶Lubich回火差分算子逼近Riesz空间回火的分数阶偏导数,构造出一类新的数值格式.给出了数值格式在一定条件下的稳定性与收敛性分析,且该格式的时间与空间收敛阶均为二阶.数值试验表明数值方法是有效的.     

一个分数阶生长-抑制系统的参数反问题

本文研究一个分数阶生长-抑制线性系统模型及其参数反问题.首先利用Laplace逆变换得到正问题解的唯一存在性.其次,考虑一个利用内点观测数据确定微分阶数与衰减率的反问题,应用极值原理在Laplace像空间中证明反演的唯一性.最后,基于正问题的有限差分解,应用同伦正则化算法进行数值反演.计算结果表明算法的收敛性及反问题的数值稳定性.     

不同能量质子辐照诱发CCD图像传感器性能退化实验与分析

为了评估电荷耦合器件(CCD)在空间科学探测以及航天卫星成像等空间辐射环境中应用的可靠性,揭示了CCD转换增益以及线性饱和输出等重要性能参数的退化机制及其实验规律。辐照实验在质子回旋加速器上进行,质子能量为60 MeV和100 MeV,质子注量分别为1×10¹⁰ cm^-2、5×10¹⁰ cm^-2和1×10¹¹ cm^-2。将CCD的主要性能参数在两个不同能量质子辐照后进行比较,实验结果表明,CCD的性能参数对质子辐照产生的电离损伤和位移损伤非常敏感,辐照后转换增益和线性饱和输出明显下降,且暗信号尖峰和暗电流明显增大。此外,分析了质子辐照CCD诱发的电离损伤和位移损伤,给出了CCD性能参数退化与质子辐照能量和注量的变化关系曲线。     

变分模态分量降噪后重构的水声弱信号检测

针对能量检测法在低信噪比下对非合作水声探测信号的检测性能显著下降的问题,提出了一种组合变分模态分解和小波变换降噪重构的信号检测方法。以信号分解出的各个本征模态函数的近似熵与互相关系数比值作为分量分类参数,将所得分量分为信号分量、含噪信号分量与噪声分量,然后利用第二代小波变换对含噪信号分量降噪后与信号分量组成重构信号,最后对重构信号进行检测。数值仿真结果表明该方法可以在无先验信息的情况下对CW和LFM信号自适应降噪,信噪比0 dB以下时CW信号重构后信噪比提升约12 dB,宽带LFM信号信噪比提升约8～9 dB,有效提升了低虚警概率下信号的检测概率。湖试结果表明,虚警概率为0.1时检测概率可提升至0.9以上,验证了该方法的有效性。     

稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离算法

针对复杂环境下多通道声信号分离问题,提出稀疏正交联合约束多通道非负矩阵分解声信号分离方法。首先设计基于多通道扩展坂仓斋藤(Itakura-Saito,IS)散度的稀疏正交联合约束项构造代价函数,给出信号稀疏和信号正交约束辅助函数,实现代价函数最小化求解。然后通过迭代更新规则设计,得到稀疏正交优化的多通道非负矩阵分解基矩阵和系数矩阵,讨论了稀疏正交约束对基矩阵和系数矩阵稀疏性与连续性影响。最后基于多通道信号空间特性,进行了非负矩阵分解基聚类以获得多通道非负矩阵分解声信号的分离结果。双通道音频数据与四通道声学目标分离实验数据测试表明,对音频数据,所提算法在性能指标信号失真比(SDR)上提高了0.84 dB,对于直升机声源数据,所提算法在SDR上提高了4.53 dB。