一种循环流水阵列架构

描述了一种基于循环流水计算的阵列架构（PLAA）,该阵列架构能够工作在基于AHB协议的总线接口上,通过与ARM处理器指令通信,达到辅助主处理器进行大规模密集计算的目的。描述了这一处理器的结构,并着重介绍了二维DCT算法在PLAA中的映射与实现。仿真结果显示,PIAA能达到7倍以上于通用处理器的性能,并在实现复杂度、运行效率与通用性中达到一个权衡。     

基于多维时空的NPCA-PSR-IGM(1,1)组合模型的短时交通流预测

针对城市短时交通流序列非线性和混沌性的特点,为提高短时交通流的预测精度,该文提出一种基于多维时空的非线性主成分分析(NPCA)和相空间重构(PSR)的改进灰色(IGM(1,1))组合预测模型。首先,使用数据相关性的非线性主成分分析算法对多维交通流量序列进行时空降维,同时保留影响预测点的主要交通流量数据,从而提高建模的精确度;其次,利用多维时空交通流量序列相空间重构放大交通流量内部的细微特征,以使其内在规律得以充分展现,进一步提升预测精度;最后,结合背景值改进的灰色模型适应于线性、非线性以及所需数据少的特点,进行短时交通流预测。实验结果表明,NPCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型的平均相对误差相比NPCA-PSR-GM(1,1)组合预测模型减小3.12%,其标准偏差相对PCA-PSR-IGM(1,1)组合预测模型从15.7091下降到2.0589。同时与最新的预测模型相比,该组合预测模型也提高了预测精度,达到了较好的预测效果。     

基于一类特殊特征值集的扩散算子逆谱问题

该文研究有限区间上带有Robin-Dirichlet边界条件的扩散算子逆谱问题,证明一类特殊的特征值集合可以唯一确定扩散算子,并给出重构算法.     

基于层次模型和动态重构的ERP数据归档方案

企业级ERP系统涉及业务功能模块多,产生业务数据量大,如历史数据积压过多则会造成系统性能下降,数据库备份恢复时间过长,同时会产生存储资源浪费,并带来安全隐患.本文基于企业ERP系统运维现状,以梳理业务需求和重构取数逻辑两个方面为切入点,完成ERP系统历史数据的归档工作.提出了生产库、索引表、归档库的数据组织层次模型,以及动态重构的取数方式,为公司ERP系统数据归档工作提供了解决方法,为数据归档工作的进一步开展提供了理论依据和实践经验.     

复眼图像超分辨率重构中配准算法研究进展

高分辨率图像能够提供更多的图像细节和更清晰的图像质量,因此模仿生物复眼高分辨率这一特性、研究复眼超分辨率对于航天侦查和军事目标的识别具有重要意义。近年来亚像素级图像配准作为超分辨率重构中的关键步骤成为了研究热点,新的配准算法层出不穷。图像配准作为复眼图像超分辨率重构技术中至关重要的一步也是超分辨率重构中的一个难点,图像配准的精度以及图像配准算法的运算复杂程度直接影响着超分辨率重构的质量和效率。文中总结了近年来国内外超分辨率重构中配准算法的研究进展,介绍了图像配准技术和复眼超分辨率重构技术的基本原理和应用背景,阐明了课题的研究目的、意义以及发展前景,并且重点研究与分析了目前主流的配准算法以及各自的优缺点,并对今后的研究趋势进行了展望,同时为今后的配准算法研究提供了重要参考。     

基于Gabor空间的未知调频率LFM信号压缩采样与重构

针对现有压缩采样系统在宽带线性调频信号压缩采样过程中存的采样系统不适用、调制信息依赖等问题,提出了一种基于Gabor空间的线性调频信号压缩采样与重构方法,在未知调频率的条件下,实现了线性调频信号的压缩采样与有效重构。首先,结合压缩感知以及平移不变空间理论,设计了基于Gabor空间的压缩采样系统,分析了压缩采样系统组成部分以及工作原理。然后,利用信号在Gabor空间的稀疏性,建立了Gabor系数的压缩重构模型,并在充分考虑噪声、失配的条件下,分析了原始信号重构误差上界。最后,通过数值仿真实验,验证了所提方法的有效性,实验结果表明,基于Gabor空间的压缩采样系统具有采样频率低,采样点数少,以及工作稳定性高等优点。      

基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法

针对当前抗干扰方法面对主瓣干扰时存在的抗干扰性能急剧下降的问题,本文提出了一种基于稀疏重构的空域-极化域联合抗主瓣干扰方法.该方法首先利用稀疏重构对干扰信号的波达角(DOA)进行估计;然后在恒模约束的基础上,利用相关性最大原则估计干扰信号的极化参数;最后利用估计得到的信号导向矢量,构建联合斜投影滤波器进行干扰抑制.仿真...     

基于L型和差嵌套阵的二维波达方向估计

针对传统L型均匀阵列二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计中可估计信源数目受限于阵元数、分辨率低等问题,提出了一种新的L型和差嵌套阵列结构。该L型阵列的两个子阵布置相同,是非均匀的稀疏阵,通过阵元位置之间的差分、求和操作达到虚拟扩展阵元数目的效果,从而提升阵列的自由度。采用该阵列进行二维DOA估计时,两个子阵分别先进行一维的DOA估计,再采用PSCM（Pair-matching Signal Covariance Matrices）算法进行一维角度配对。每个子阵进行一维波达方向估计时,先采用VCAM（Vectorized Conjugate Augmented MUSIC）算法生成非均匀稀疏阵的求和求差协方差矩阵,再采用矩阵重构的方法恢复协方差矩阵的秩,最后对协方差矩阵采用MUSIC（Multiple Signal Classification）算法进行DOA估计。实验仿真表明,本阵列有着更高的自由度和估计精度。      

双频带可重构功率放大器设计

为解决5G无线通信系统中频谱资源日益紧张的问题,提出了一种新颖的双频带可重构电路结构. 该结构在输出匹配上使用PIN开关控制支路的工作状态,可完成不同工作波段的切换. 首先,基于宽带滤波器理论设计了输入匹配,实现了1.5~4.5 GHz的良好匹配;然后使用LC谐振理论和π等效,将集总电路转化为分布电路,优化了电路在高频处的性能;最后,设计并制作了一种部分覆盖L、S和C波段的可重构功率放大器. 测试结果表明:在1.50~2.85 GHz时输出功率大于39.5 dBm,功率附加效率（power added efficiency,PAE）大于39.5%;在3.15~4.50 GHz输出功率大于38.1 dBm,PAE大于43.5%. 测试结果满足设计要求,验证了理论的正确性. 该结构综合了可重构和宽带技术的优点,对无线通信系统未来的发展有着重要的意义.     

RIS辅助无线系统中基于压缩感知的稀疏度自适应级联信道估计方法研究

为了解决可重构智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface,RIS）辅助无线通信系统中级联信道的估计问题,本文提出了一种基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）的自适应双结构稀疏正交匹配追踪算法（Adaptive Double-Structured Orthogonal Matching Pursuit,ADS-OMP）。已有的双结构稀疏正交匹配追踪算法（DoubleStructured Orthogonal Matching Pursuit,DS-OMP）利用级联信道的双结构稀疏特性即行稀疏特性和列稀疏特性来提高算法估计性能,但需要已知相关信道稀疏度信息。本文提出的ADS-OMP算法在现有的DS-OMP算法基础上设计合理的判决准则和迭代阈值来估计相关稀疏度,从而能在角域级联信道的行稀疏度和列稀疏度均未知的情况下完成级联信道估计,有效克服了现有DS-OMP算法对相关信道稀疏度的依赖,算法实用性更强。仿真结果表明,本文提出的ADS-OMP算法和已有DS-OMP算法估计性能一致,算法复杂度在同一数量级上,前者复杂度略微提升。