符号速率相关的带通采样速率选取及其仿真

带通采样速率选取是软件无线电技术的关键问题之一。分析了常用带通采样速率选取方法的不足：采样速率一般不是符号速率的整数倍,后续基带数字信号处理需要进行复杂的小数内插或抽取算法运算,实现相当困难且运算量很大。为解决这一问题,提出了一种实用的与符号速率相关的带通采样速率选取方法,在满足带通采样定理基础上,附加频谱间隔最大条件选取符号速率整数倍的采样速率,最后通过软件仿真验证了符号速率相关的带通采样速率选取方法的正确性和可行性。     

激光引信数据采集处理系统的研制

文中介绍了为建立目标和背景的激光反射特性数字模型而研制的用于脉宽几十纳秒的数据采集系统的设计和工作方式。针对测量窄脉冲信号幅值及实现不间断连续采集过程的使用目的,将窄脉冲回波信号的身值展宽成100us的方波,以系统设置的发射 基信号或回波信号自身作为采集的同步控制信号,并将基准信号展宽为5-50us的方波,以其上升沿触发采集,实现发射与采集同步,提高了采集存储的有效性;而且,在作用距离范围内,不管目标或背景位于多远处,都能保证于脉宽峰值处采集,保证了采集精度。系统的各项技术指标均达到使用要求并经过了测试试验验证。     

软件无线电在移动通信基站接收分系统中的实现

软件无线电技术是用现代化软件来操纵、控制传统的"纯硬件电路"的无线通信。由于软件无线电技术软、硬件便于升级,具有很强的适应性与兼容性,因而得到广泛的发展和应用。介绍了移动通信基站接收分系统的一种宽带中频带通采样软件无线电技术实现方法。通过对宽带中频带通采样软件无线电结构的分析与研究,介绍了一种切实可行的方案,并取得了预期效果。     

不规则加权小波框架共扼梯度算法

信息传输中的数据丢失、存储数据的硬件损坏等因素常导致采样数据是非均匀的,文章根据不规则小波框架的稳定性理论和不规则加权小波框架算子提出了针对非均匀采样信号重建的不规则加权小波框架共扼梯度算法,进行了数值仿真实验,并和同类重建算法进行比较,新算法在逼近误差与重建速度等方面有较大优势.     

基于均匀分布随机数的误码发生器设计

为了模拟信道误码特性,提出了一种基于均匀分布的伪随机误码发生器的设计方法.该方法不用产生高斯分布伪随机数,只需在均匀分布随机数的基础上设置不同的判决门限即可得到不同的误码率,误码率和误码的位置可控.硬件实验表明,该方法比采用高斯随机数的方案节省约96％的资源.     

欠采样与过采样技术研究

数据采集面临两类问题:要有更高的采样率,来满足对高频信号的采样需求;能有更大的采样动态范围,来满足对微弱信号的采样需求。欠采样技术和过采样技术的出现很好地解决这两个问题。文章将解析欠采样和过采样的基本原理,并利用欠采样和过采样解决实际遇到的问题。     

海杂波数据的采集与分析

介绍了海杂波数据的采集环境和采集方法,以及对海杂波数据幅度统计特性和谱特性的分析方法和分析结果。     

基于接触数引导的迭代多组独立分子动力学模拟实现配体-蛋白质结合与解离过程

配体的结合与解离过程在蛋白质实现其生物学功能方面非常关键,因此对这些高度动态过程的研究变得非常重要. 尽管已有实验方法可以确定蛋白质-配体复合物的三维结构,但一般仅可获得静态图片. 随着计算机算力的快速提高以及算法的优化,分子动力学模拟在探索配体的结合与解离过程方面具有诸多优势. 然而,当系统变得足够大时,分子动力学模拟的时间和空间尺度成为了巨大的挑战. 本工作提出了一种研究配体-蛋白质结合与解离的增强采样工具,它基于配体和蛋白质之间形成的接触数来引导迭代多组独立分子动力学模拟. 在腺苷酸激酶的模拟结果中,观测到配体的结合和解离过程,而使用传统分子动力学模拟在同一时间尺度下则无法实现这一过程.     

压缩感知理论中的广义不相关性准则

压缩感知理论（Compressed Sensing, CS）是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何分析观测矩阵（Sensing Matrix）的稳定性是压缩感知理论中的一个非常重要研究方向。不相关性（Incoherence）准则是分析观测矩阵稳定性的一个重要准则,该准则的研究需要假设观测矩阵行向量是一组标准正交基的子集,这大大限制了不相关性准则的应用。本文针对这一局限性,提出了广义不相关性准则,即仅要求观测矩阵行向量是一组普通基的子集。首先推广了相关度定义,称为广义相关度;然后提出了广义不相关性准则,即推导并证明了压缩观测值（Compressive Measure）个数与广义相关度之间的满足某一关系式时,信号能够完全重构;最后把不相关性准则应用到高斯随机观测矩阵和随机±1构成的Rademacher矩阵的稳定性分析。数值仿真表明高斯随机观测矩阵和随机±1构成的Rademacher矩阵具有较好的稳定性。      

基于脆弱性变换的网络动态防御有效性分析方法

有效性分析对合理制订最优网络动态防御策略至关重要.首先利用随机抽样模型从脆弱性变换角度给出入侵成功概率计算公式,用于刻画变换空间、变换周期及脆弱性数量对网络入侵过程的影响;然后针对单、多脆弱性变换两种情况,分别给出相应的入侵成功概率极限定理并予以证明,同时给出两种情况下的最优变换空间计算方法;仿真结果表明,增大单条入侵路径上依次攻击的脆弱性数量、减小变换周期可持续提高网络动态防御有效性,而增大变换空间初始可以提升网络动态防御有效性,但是由于入侵成功概率会随变换空间的持续增大而逐渐收敛,在入侵成功概率收敛时,有效性无法持续提高.