传感器部分失效的网络控制系统H_∞容错控制

针对存在固定时滞和外部扰动的网络控制系统,建立了其传感器部分失效的控制输入数学模型。为了降低对于网络传输的要求,采用状态增广以克服时滞对网络控制系统分析的影响。通过构造适当的Lyapunov函数,并运用H∞控制理论和线性矩阵不等式方法(LMI),导出了网络控制系统H∞容错控制器存在的条件及具体方法。最后通过一个仿真算例证明了方法的可行性和有效性。     

基于DSP平台的数字视频源的系统设计

提出了一种基于TI DSK6711平台的将模拟视频进行数字化处理的系统设计方案,其中视频解码模块完成复合视频信号数字化,音频A／D模块完成语音信号数字化,同时采用大容量的SDRAM存储器作为帧缓存,用FPGA完成其控制接口,整个系统以DSK6711为核心构成数据处理单元,此系统可以完成电视图像信号的去隔行扫描转换、低分辨率向高分辨率转换等视频信号处理,也可以进行实时视频和音频数据压缩处理。     

SOI热光4×4光开关阵列的研制

设计和制作了由5个2×2多模干涉马赫-曾德开关元组成的重排无阻塞型SOI 4×4热光开关阵列.阵列的最小和最大附加损耗分别为6.6和10.4dB,阵列的串扰为-12 ～-19.8dB,光开关阵列的开关速度小于30μs,单个开关元的功耗大约为330mW.     

InP中皮秒快速现象

利用测量瞬态反射谱的方法，探索了掺硫、铁、锌以及非掺杂的ＩｎＰ中载流子寿命，观察到非掺杂ＩｎＰ中载流子寿命最长约６０ｐｓ，掺锌ＩｎＰ中载流子寿命３８ｐｓ居中，掺硫和掺铁的寿命最短约１ｐｓ掺硫、铁和锌的ＩｎＰ中载流子寿命下降，是由于掺杂引入了复合中心，这一结果已被喇曼光谱所证实。     

多传感器联合测向定位算法

本文针对传统测向定位算法的性能受限于测向精度这一问题,提出一种基于粒子滤波的多传感器联合测向定位算法。首先,推导出联合测向定位的理论定位误差,进而提出加权平均方法对初步测向定位结果进行处理得到粒子的先验分布。其次,提出测向数据融合的粒子滤波算法用于对发射源进行定位,并对该算法进行定位误差分析。理论推导和仿真结果表明本文算法能够大幅度降低定位误差,提高定位精确度,与其他测向定位算法相比体现了其先进性。      

超短脉冲强激光场中氪的高次谐波研究

报道了在 10 5fs 0 .6TW激光装置上以氪气为介质产生高次谐波的实验结果。实验中主要研究了不同气压、不同激光能量、不同偏振特性对谐波辐射的影响 ,并从理论上进行了分析。结果表明 ,要想得到较强的谐波辐射信号 ,必须有适当的气体密度和激光能量 ;要想得到较高次的谐波辐射信号 ,除了有较高的激光功率密度外 ,还必须具备灵敏度高的探测器。     

基于CNN的SAR车辆目标检测

传统的SAR目标检测算法容易受到复杂背景的干扰,因此利用被广泛应用于图像目标检测和识别领域的Faster-RCNN方法,对复杂背景下的SAR图像进行车辆目标检测实验。在对样本数据进行预处理后对车辆真实位置进行标记,采用可视化的深度学习客户端对样本进行裁剪和旋转,扩充样本数据库。利用已充分训练的模型权重对ZF和VGG-16网络进行预训练,再利用扩充的数据集进行训练和验证,并使用包含MiniSAR数据的测试集进行测试。实验证明,ZF网络和VGG-16的检测效果类似,但是ZF网络因为网络层数更少因而检测耗时更短。     

基于Rough测度的弱信号空间极化特征快速拾取方法

开展非电磁波的微弱信号处理研究,对于实际环境下的信号监测与探测具有很强的现实意义和应用前景,也面临着许多挑战.本文以微弱气体信号的早期快速探测作为研究背景,在分析了微弱信号早期探测的不确定性的基础上,运用粗糙集的数学方法,提出了基于Rough测度的信号处理方法,以快速拾取弱信号空间的极化特征,并以一维中尺度空间的信号源方位探测为实例,给出了基于Rough测度的快速拾取弱信号空间极化特征的具体算法,通过该算法计算,可以从初始无序的采样信号空间中找到具有趋势性的信号空间极化特征,从而实现信号方位快速识别与跟踪,其仿真结果表明该方法具有良好的稳健性、准确性和容错性.     

基于S3C44B0X的嵌入式以太网接口设计

基于ARM7TIMD内核的处理器S3C44BOX和以太网控制器RTL8019AS,设计了一种以太网接口,介绍了以太网的帧结构、SC44BOX的性能及RTL8019AS的逻辑结构和工作原理,着重基于硬件层设计了以太网硬件接口和驱动程序,实现嵌入式以太网的数据传输。它适用于中小型嵌入式系统的网络化,可满足数据采集和自动化控制等方面的需要。     

无线通信中跟踪干扰信号检测方法及检测性能

根据跟踪干扰随通信信号变频的特征,提出一种检测跟踪干扰的方法。该方法对空闲信道采用能量检测法进行检测,对通信信道采用在信号中插入训练序列进行检测,根据干扰是否连续多次伴随信号出现、消失来判断系统是否受到跟踪干扰,并推导出该方法在加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下的检测概率。通过对该方法进行计算机仿真,计算出不同仿真条件下的检测概率,验证了该方法的正确性和有效性。理论分析和仿真结果表明,信道改变次数越多,检测结果的可信度越高,但检测概率越低;在低信干比条件下,仿真检测概率与理论值较为符合,在高信干比条件下,检测性能受信道噪声影响较大。