宽带雷达信号调制模块设计与实现

现代宽带高分辨雷达为适用各种复杂的环境,要求其信号调制方式具有多样化和灵活性。采用单片机串口通信接收命令,FPGA高速配置DDS和射频调相器,实现了一种支持连续波调频调相和脉内调频调相的雷达信号调制模块。通过代码控制解决了脉内调频较难同步的技术难题。整个调制模块载波中心频率为1.6 GHz,调频波形有正、负锯齿波和三角波,调频带宽可达600 MHz,调相序列有巴克码、伪码L和M序列。测试结果表明,系统输出信号稳定,可靠性高。     

扭摆法测转动惯量实验装置的研究

传统的扭摆法测转动惯量多使用单线摆、三线摆等,针对传统的扭摆法测转动惯量装置的一些缺陷,比如由于产生摆动、计时方法不科学使计时结果不准确、装置不能保持在水平面上转动等造成的测量误差较大的问题,研究制造了一种新的实验装置。这套装置用涡卷弹簧提供扭摆的动力,用光电对管配合单片机进行精确计时,并且采用了变面接触为线接触等多种减小摩擦的设计来提高测量精度,使误差大大减小了。整套装置具有测量结果精确、操作简单、体积小、能测量不规则的及难以直立的物体的转动惯量、能很好地验证平行轴定理等优点。     

利用信号的循环平稳特性进行相干源的波达方向估计

本文提出一种修正的ＳＣ－ＳＳＦ方法,该方法适用于宽带和窄带源,不仅可解决循环相关源的问题,而且具有更好的噪声抑制特性,用蒙特卡下实该方法噪声抑制性能优于ＳＣ－ＳＳＦ〈并具有对相同循环频率的多个循环盯关源进行ＦＤＯＡ估计的能力。     

不同方法制备的C60材料的发光行为

采用Sol-Gel溶胶—凝胶的方法制备出了掺杂C     

2.0~5.5 GPa压力下合成的SiO2玻璃

 在温度为355～445 ℃、压力为2.0～5.5 GPa条件下，用光谱纯SiO₂合成了一系列SiO₂玻璃，它们的红外光谱谱带特征与高密度石英玻璃相似。SiO₂玻璃和高密度石英玻璃的折光率与压力的对数之间呈线性关系。SiO₂玻璃中含有少量的水，并且以OH^-离子的形式存在。可能正是由于少量的水对SiO₂的非晶化起了重要作用。     

多尺度对称变换及其应用于定位人脸特征点

提出了一种在图像的反对称双正交小波分解数据域中,实现多尺度对称变换的方法,并将它应用于脸部图像中主要特征点的定位.这种方法与直接在原始图像数据域中的同类方法相比,能大幅度减少计算量、加快定位速度,并明显提高定位准确度.除此之外,由于它是在小波分解数据域上实现的,这就为在图像数据压缩域中提取人脸图像特征奠定了基础.     

美军的网络中心战计划与联合指挥控制系统

像平台中心战是工业时代的战争形态一样,网络中心战将成为信息时代的基本战争形态。本文介绍了美军网络中心战的基本内涵、系统组成、重要特征、正在实施的网络中心战计划以及满足网络中心战能力需求的联合指挥控制系统。     

电力设备红外图像的小波阈值去噪方法研究

对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。     

基于改进区域生长法的电力设备红外图像分割

为实现电力设备红外图像中目标设备图像的分割,对传统区域生长法需要人工选择初始种子点,以及易产生过分割与欠分割的不足提出了改进,将红外图像中邻域均值最大的像素点作为种子点,实现种子点的自动选取。提出了使用Sobel算子计算梯度幅值作为附加限定条件的生长准则。改进的区域生长法的分割效果比传统的区域生长法效果更好。     

Deadline based scheduling for data-intensive applications in clouds

Cloud computing emerges as a new computing pattern that can provide elastic services for any users around the world. It provides good chances to solve large scale scientific problems with fewer efforts. Application deployment remains an important issue in clouds. Appropriate scheduling mechanisms can shorten the total completion time of an application and therefore improve the quality of service (QoS) for cloud users. Unlike current scheduling algorithms which mostly focus on single task allocation, we propose a deadline based scheduling approach for data-intensive applications in clouds. It does not simply consider the total completion time of an application as the sum of all its subtasks’ completion time. Not only the computation capacity of virtual machine (VM) is considered, but also the communication delay and data access latencies are taken into account. Simulations show that our proposed approach has a decided advantage over the two other algorithms.