基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于DF中继协作的车联网安全传输性能研究

5G时代的到来加快了以车路协同为核心的车联网技术的发展脚步。高效，可靠，安全的通信质量将是实现智能交通管理系统，完善智慧出行的基本要求。因此，针对存在信息窃取者的车联网中继协作传输场景，利用机会式中继选择策略与最大比合并技术设计了直接传输链路与多跳中继转发链路共存的安全传输方案，旨在提高信息传输的可靠性及安全性。同时，在获得信道概率密度函数及累积分布函数的基础上，利用全概率公式等方法推导出基于DF(Decode-Forward)中继协作传输的车联网系统安全中断概率的闭合表达式，其中涉及的信息传输信道均服从Nakagami-m分布，提高了理论推导的难度。最终的仿真实验证实了理论推导的准确性及本方案的可行性。      

基于多相滤波器组的非线性回声抵消

在免提通话系统和移动通信设备中，扬声器常常工作在较高的音量下，容易发生过载现象，从而产生明显的非线性声学回声，这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声，因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量，这些分量使得全带系统不再满足线性关系，而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来，因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法，把全带误差变成了各个子带的误差，因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声，这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验，当出现非线性失真时，新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法，对于非线性失真明显的语音信号，ERLE提升约10 dB。      

基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

应用于雷达接收机的宽阻带带通滤波器设计

介绍了交指型微带滤波器的基本设计原理,并利用ADS和HFSS软件仿真设计了通带为2.7~3.5 GHz的高陡峭度的宽阻带带通滤波器,并已应用于某雷达接收机。该方法虽然原理上基于传统公式计算、查表,但是充分利用了ADS软件强大的设计功能,直接由指标要求得到近似的尺寸,然后进行优化得到最终设计结果。测试结果表明,该方法可行有效,设计周期短,对雷达接收机滤波器设计有很强的工程指导作用。     

粒子流粒子滤波检测前跟踪方法

检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布，对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法，但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波，但在每一帧内，采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性，本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器，为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测，并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。      

一种基于GPU的宽带数字信号多路下变频器的高效实现

随着无线电的广泛使用，而频段资源相对狭窄，对于频段上信号的管理要求越来越高，为确保频段的合理管控，提出了针对宽带数字信号的多路下变频器结构，用来实现对信号的高效检测，以检测出不合法的用户，在 GPU(Graphic Procession Unit)强大的多核并行计算平台上，采用高效的均匀DFT(DiscreteFourier Transform)分析滤波器组的多相结构对其进行了实现，该实现利用计算机显卡，在 Windows平台下全部采用软件算法，无需额外的硬件辅助，对带宽2ＭＨｚ的宽带信号，能并行实时输出100路窄带信号。     

基于ANSYS的非晶合金变压器铁心磁场的噪声研究

为了研究非晶合金变压器由于磁场分布而引起的噪声,应用ANSYS对非晶合金变压器铁心磁场进行三维有限元仿真。通过对不倒角和倒角两种模型进行对比分析,得到三维磁场分布的相关信息,并深入阐述了两种模型的差异。结果表明,倒角后模型的磁密分布得到了改善,有助于降低变压器的噪声,广泛运用于非晶合金变压器的生产中,磁场仿真结果与实际相符。仿真分析表明,有限元分析法有助于分析变压器铁心磁场噪声分布问题,从而给设计人员提供了更精确的设计依据。