一种新的去强相关信号方法的波达方向研究

波达方向估计（DOA估计）是智能天线中实现目标精确定位的关键算法。文中针对DOA估计中相干信号源的问题,提出了一种能有效解相关的关于TOPETIZE矩阵的DOA估计算法。该算法利用了阵列接收数据互相关矢量的内在关系,对噪声子空间进行处理,实现了相干源的完全解相干。该算法不牺牲阵元有效数目,同时能分辨低信噪比信号和强相关信号。仿真结果表明了该算法的有效性。     

家用太阳能热水器的防雷措施研究

通过分析家用太阳能热水器遭雷击的方式,提出了一些家用太阳能热水器的防雷措施。     

一种支持区分业务的智能光网络RWA方法北大核心

针对差异化的用户QoS(服务质量)需求,提供支持区分业务的RWA(路由和波长分配)算法是光网络当前研究的重点。文章提出了一种改进的支持区分服务的智能光网络GWAS(分组波长分配策略),针对不同等级的业务采用动态可调整的波长分组方案以实现差异化QoS。仿真结果表明,GWAS方案可以保证高优业务比低优业务具有更好的性能:在每根光纤复用9波长和160波长情况下,Mesh与NSFNET网络中高优业务比低优业务的阻塞率在相同业务负荷下最大降低24%与18%和15%与10%。     

基于稀疏贝叶斯的流形学习

针对当前监督学习算法在流形数据集上分类性能的缺陷,如分类精度低且稀疏性有限,本文在稀疏贝叶斯方法和流行正则化框架的基础上,提出一种稀疏流形学习算法（Manifold Learning Based on Sparse Bayesian Approach,MLSBA）.该算法是对稀疏贝叶斯模型的扩展,通过在模型的权值上定义稀疏流形先验,有效利用了样本数据的流形信息,提高了算法的分类准确率.在多种数据集上进行实验,结果表明：MLSBA不仅在流形数据集上取得良好的分类性能,而且在非流形数据集上效果也比较好;同时算法在两类数据集上均具有良好的稀疏性能.     

拉伸分子动力学模拟配体-受体相互作用

配体和受体之间的相互作用研究有助于阐明配体的作用机理, 为合理药物设计提供线索. 新发展的拉伸分子动力学模拟使原来在微秒至秒时间范围内发生的生物化学过程可以在纳秒尺度内进行模拟, 从而动态再现目前实验所无法提供的配体与受体的结合或解离过程. 文中通过详细介绍拉伸分子动力学方法对石杉碱甲与乙酰胆碱酯酶结合和解离过程以及HIV-1逆转录酶和其非核苷酸类似物抑制剂α-APA解离过程的成功模拟, 综述拉伸分子动力学模拟在研究配体和受体相互作用中的应用.     

顺十八碳四烯酸荧光探针法研究PPARg与配体的结合亲和性

蛋白质与小分子结合的研究中, 处理单位点结合模型的经典方法在计算解离平衡常数(K_d, K_i)时有缺点; 文中推导的两个公式拟解决这个问题. 公式直接使用受体总浓度([R]_t)、配体总浓度([L]_t)和探针分子总浓度([P]_t), 其适用性不受受体浓度、受体被探针饱和的程度, 以及配体活性高低等因素的影响. 基于这两个公式使用非线性拟合方法, 可以从结合实验求得探针分子的Kd, 从竞争实验求得配体的Ki. 以CPA为荧光探针, 运用推导的公式, 则测定了PPARg和一些配体结合的K_i, 并首次报道了PPARg-LY171883的K_i.     

面向工程素养培育的毕业设计模式改革

毕业设计是学生工程素养培育的重要环节,而在传统毕业设计模式中难以得到有效的锻炼和培养.本文以工程素养的内涵分析为切入点,结合我校电子信息类专业毕业设计环节中强化学生工程素养培育的改革实践,从管理体制机制、支撑保障条件、考核和评价体系等角度进行了探索与实施,经教学实践取得了满意的结果.     

基于极大似然准则的INS/GNSS组合导航自适应UKF滤波算法

为提高INS/GNSS组合系统对过程噪声方差不确定性的鲁棒性,提出一种基于极大似然准则的自适应UKF算法。在该算法中,首先利用新息向量的统计信息构造量测向量的后验概率密度,然后通过极大似然准则在线求取过程噪声方差的估值,并将其反馈至UKF滤波过程,用于调整卡尔曼增益矩阵。提出的算法可以抑制过程噪声方差不确定性对滤波解的影响,克服了UKF的缺陷。仿真结果表明,当过程噪声的标准差增大为其真实值的4倍时,相比于UKF,提出方法的导航精度可至少提高45.5%;相比于ARUKF,其导航精度也可至少提高35.7%。跑车实验结果也验证了提出算法的有效性。     

四路并行DDS合成技术在核磁共振中的应用

频率综合仪是核磁共振(NMR)谱仪的重要组成部分.随着微电子技术的迅速发展,用直接数字频率合成(DDS)方法来产生核磁共振射频信号已经成为可能.但是,由于数字集成电路工作频率的局限性,制约了DDS在高频段的应用.本文采用多路并行DDS合成技术,大大地提高了数字合成信号的频率范围。