无限时域离散时间随机系统的H2/H∞探究

该文用H2H∞混合控制法通过系统的精确能观性和精确能检性来求出无限时区离散时间随机系统的线性二次型随机微分对策问题的解,并且给出了无限时域随机微分对策问题的最优策略[1](纳什均衡点)以及最优消耗函数值,解决此类问题的关键在于寻求四个耦合的方程组的解,同时给出了一种解决此类耦合方程组的递归方法.     

一种基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法

针对欠定盲源分离模型中的混合矩阵估计问题,研究了一种基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法。该方法利用观测信号采样数据的广义协方差矩阵性质,将构建的一系列模型函数堆叠为一个张量模型,进而将欠定的混合矩阵辨识转换为张量分解模型中秩一分量的估计。理论分析和仿真结果表明,基于广义协方差矩阵的欠定盲辨识方法比经典的基于二阶协方差矩阵和基于四阶累积量的欠定盲辨识方法具有优越的性能。     

航天高稳激光源温控电路设计

从航天实际应用角度出发,提出了基于MAX1968芯片的高稳激光源自动温控系统设计方法,介绍设计电路工作原理和组成的同时,给出了关键使用技术优化方案.结合某型号航天项目的具体测试,结果表明该温控电路在实际应用中能够达到双向无死区温控和0.01℃温度稳定性的要求.     

ONSA：传感网中基于优化非均匀统计特性的源匿名协议

针对无线传感网中分级信源位置隐私保护协议的特点,对不同尺寸簇及虚假信息注入统计特性在隐私性、延时和网络负载等方面进行了分析,在此基础上提出了基于优化非均匀统计特性的源匿名协议(ONSA),以优化非均匀分簇策略及相应符合非均匀统计特性的分级优化虚假信息注入方式来高效地保护信源节点位置隐私。仿真实验结果表明,与现有方法相比,ONSA能有效减少并均衡网络能量消耗,同时满足源位置隐私保护任务的实时性要求。     

基于辅助源和相关熵的ADS-B信息时延估计新算法

提出了一种基于辅助源和相关熵的ADS-B信息时延估计新算法。首先,对报文信息时延产生机制进行了研究,提出新的时延模型;其次,以辅助源信号所包含的多普勒频移特征为研究对象,在信号相似性比较时引入相关熵提出时延估计算法;然后,分别研究了扫描步长与高斯核长对本时延估计精度的影响;最后,通过仿真实验验证了在不同噪声条件下本算法的时延估计性能。与已有方法相比,本算法不需要更改报文格式,在脉冲噪声条件下具有更高的时延估计精度,故具有更好的实际应用价值。     

基于多分支认证树的多用户多副本数据持有性证明方案

在云存储环境下,如何高效、动态地完成对多用户多副本数据的完整性验证是一个挑战性问题。基于双线性代数映射的签名机制和多分支认证树特性,提出了一种新的多用户多副本数据持有性证明方案。该方案通过使用随机掩码技术对密文进行处理确保数据隐私性,采用多分支认证树来提高数据分块的签名效率,能够支持数据动态更新操作。此外,引入第三方审计者对多用户多副本数据进行批量审计以减少计算开销。最后,分析表明本方案具有较高的安全性和效率。     

车用开关磁阻电机的准线性数学建模与仿真

为研究车用开关磁阻电机系统(SRD),文章建立一种用线性数学模型模拟非线性数学模型的SRD的"准线性数学模型",并以此建立了SRD的MATLAB仿真模型。经过仿真分析可知"准线性数学模型"能从理论上比较准确、完整地描述SRM的电磁力关系及其动态性能,为后续SRD系统的研究奠定了理论基础。     

紧凑型双波段无热化红外光学系统设计

针对红外双波段量子阱探测器,设计了一个可同时工作在4.4~5.4mm(中波段红外)和7.8~8.8mm(长波段红外)波段的仅含3片透镜的紧凑型双波段无热化光学系统,有效焦距为30 mm,f/#为2.1。对比先前报道的双波段无热化红外光学系统,此设计仅采用硫系玻璃材料Ge_(20)Sb_(15)Se_(65)制备的两片镜片和常规红外材料Zn S制备的一片镜片,通过合理分配各个镜片的光焦度达到系统在中波红外及长波红外两个波段的无热化设计效果,且不含衍射面,整体结构紧凑,制备难度低。利用硫系玻璃易于精密模压制备非光学球面的特点,仅在一片硫系玻璃镜片上设计一处非球面。设计结果显示,系统在两个红外波段,-40℃~60℃温度范围内像质良好,且光学调制函数(MTF)接近衍射极限。     

电阻阵列非均匀性校正实时性改进

电阻阵列作为红外景象投射器必须进行非均匀性校正,而校正方法的实时性又必须满足系统帧频要求。通过设计实时性评估软件,对以往耗时较长的CPU数据处理方法进行改进,提出基于CUDA的GPU并行数据处理方法,并应用PBO技术做进一步优化。测试结果表明,该方法能够大幅提升数据处理速度,理想的系统实时性为后续更大规模的电阻阵列数据处理提供了时间余度。     

基于二阶矩的雷达信号盲分离

针对雷达接收机在现代战场复杂电磁环境下接收到的混叠信号,提出了一种基于二阶矩的信号盲源分离方法。在混合信号球化过程中,对于具有加性白噪声的模型,构造了一组新的协方差矩阵,在信噪比不是很高的情况下,使其不会影响分离结果。在协方差矩阵对角化过程中,采用自然梯度的方法,避免分离矩阵更新过程中的求逆问题,提高了算法的实时性。仿真实验证明,在信噪比为-10 dB的条件下,对比FastICA算法,所提算法分离精度高,收敛速度快,为进一步的信号识别提供可靠依据。