SFTMP——一个实现软件容错的多处理机系统

多版本软件通过设计相异性实现了软件容错。为了对这种方法进行研究，我们的课题实现了一个三版本软件系统，称之为SFTMP（SoftwareFault－TolerantMultiProcessor）。本文描述了SFTMP的硬件结构和软件执行支持环境，该环境包括同步、表决和监控功能、版本间的通讯及故障的恢复和重构。     

基于CT算法的束团横向相空间测量

精确测量束团的发射度和横向相空间, 在高亮度电子束的产生和应用中具有重要意义. 传统测量方法在测量发射度时需要对束团在相空间内分布进行初始假设, 且只能给出相椭圆的twiss参数;基于CT(computerized tomography)算法的束团横向相空间测量方法无需先验假设, 能给出粒子在相空间内的真实分布, 测量结果更为精确. 介绍了基于CT算法的束团横向相空间测量的原理和初步实验结果, 并与四极透镜扫描法测量的结果进行了比较.     

一维问题的一种积分形式的流量重构算法

1引言我们考虑如下一维二阶椭圆边界值问题(-(β(x)p′)(x))′=f(x),x∈(a,b) p(a)=p(b)=0(1))其中β=β(x)是一恒正函数,且β∈H~1(a,b),f∈L~2(a,b)．事实上,在此条件下,我们可保证p∈H~2(a,b)(见[1],[2])．(1)之弱形式为：求p∈H_0~1(a,b)使得a(p,q)=(f,q),(?)q∈H_0~1(a,b),(2)其中a(p,q)=(?)_a~bβp′q′dx,(f,g)=(?)_a~bfqdx．给定(a,b)的一个分割α=x_0＜x_1＜…＜x_(n-1)＜x_n=b,令h=(?)(x_i-x_(i-1)),(?)_i表示通常相应于节点x_i的形状函数,即(?)_i是连续的分段线性函数且满足(?)_i(x_k)=δ_(ik),这里δ_(ik)=(?)i,k=0,1,…,n．又记V_h~0=span{(?)_1,(?)_2,…,(?)_(n-1)),取V_h~0作为p的逼近空间,则求解(1)的标准有限元格式为：求ph∈V_h~0使得     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。     

RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面（Reconfigurable Intelligence Surface, RIS）则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址（Sparse Code Multiple Access,SCMA）和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法（Evolved Approximate Message-Passing,EAMP）来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。      

基于信号重构的非参数化混叠信号分离方法

复杂电磁环境下,雷达、通信等信号在时域、频域、时频域存在复杂混叠,且各类型信号带宽差异大、调制样式多样,常规信号分离方法难以应用。文中提出了一种基于信号重构的非参数化混叠信号分离方法。基于瞬时幅度的傅里叶分解,建立非参数化稀疏信号模型,将混叠信号分离转化为瞬时幅度和瞬时频率的联合估计问题,基于交替迭代思路,分别进行估计和更新。对于瞬时幅度项,基于广义近似消息传递方法进行估计;对于瞬时频率项,利用瞬时频率变化平缓性特征,建立瞬时频率更新模型,实现对瞬时频率的更新。进一步,基于瞬时幅度和瞬时频率估计结果进行各信号重构,实现混叠信号分离。仿真结果表明：文中所提方法能有效分离时频域复杂混叠信号。     

基于极化重构的弹头识别方法研究

极化特性是弹道目标识别的重要特征之一,针对复杂突防环境下弹头快速识别需求,提出了一种基于分时极化重构和特征压缩的弹头识别方法。利用微动目标的极化散射矩阵暗室测量数据,分析了动态目标的极化散射特性。结合弹道轨道模型,仿真了弹道目标的动态极化散射矩阵雷达回波信号。基于运动参数和极化互易性对极化矩阵进行相位补偿重构;然后利用重构的极化矩阵提取极化不变量特征和庞加莱球点的变化等特征,并采用多维特征投影变换实现特征压缩,去除无用冗余信息;最后通过软判支持矢量向量机进行序贯识别,从而实现对弹头、碎片和发动机等弹道目标的快速稳健识别。     

基于协方差拟合的离格气体泄漏源定位方法

针对网格划分类算法导致的量化误差影响估计性能以及相干信源下难以准确定位的问题,提出了一种基于协方差拟合的离格气体泄漏源定位方法。利用协方差拟合准则重构出泄漏源在相干信号下的协方差矩阵,使其恢复Toeplitz特性,引入以 l2范数作为约束条件的离格模型,将恢复出的协方差矩阵与离格模型进行联合估计。最后利用泄压阀模拟气体管道泄漏的发生,对比低信噪比及相干信源下的仿真结果。实验分析表明：该方法虽然对快拍数依赖稍显敏感但是弥补了相干信源下传统稀疏恢复类算法的失效问题,同时在低信噪比情况下依然能能够准确进行角度估计,为复杂的气体泄漏监测环境提供了新的思路。     

应急管理体系现代化视阈下的广电应急广播重构建设

随着国家应急管理体系的现代化,对应急广播系统提出了更高的要求。应急广播是国家社会治理和公共服务的重要基础设施,也是国家应急体系和防灾减灾体系建设的重要组成部分。提出中广(绍兴柯桥)有线信息网络有限公司在建设应急广播过程中遇到的问题,以及解决改进方法。     

稀疏阵列波达方向估计研究进展

波达方向(direction of arrival, DOA)估计是阵列信号处理领域的重要研究方向,也是电子侦察与电子攻击领域的关键技术之一。以提高DOA估计精度和降低计算复杂度为导向,结合模型驱动和数据驱动方法的各自优势,提出了基于深度展开网络的DOA估计统一框架,阐述了稀疏阵列离网格DOA估计、无网格DOA估计以及混合信号参数估计等方面的研究进展。对复杂信号模型下的DOA估计、深度展开网络性能分析与挖掘以及分布式稀疏阵列回波信号融合处理等后续的研究内容进行了展望。