一种PN码自适应捕获门限的改进算法

文献[1]提出了一种用于直扩系统的PN码自适应门限算法。但该文献也指出,此算法对门限总数十分敏感。当门限总数设置不当时,系统的平均捕获时间将显著增加。这限制了该算法在实际中的应用。本文就此提出了改进,给出了算法及电路框图。仿真结果表明,与原方案相比,改进算法改善了对门限总数的敏感性,降低了PN码平均捕获时间。

m序列复合码的一种快速相关算法

在直扩系统中,PN码的快速捕获十分重要。由于m序列的优选对有限,故在实际应用中采用复合码作为PN 码。常用的复合码主要有Gold序列和Kasami小集合序列。本文提出了一种利用快速沃尔什变换(FWT)实现对复合码进行快速相关的算法。这种算法适用于由两个m序列模2加形成的复合码,并原则上可以推广到Kasami大集合序列的捕获上。分析表明,我们提出的算法与传统相关算法相比,降低了算法的时间复杂度。

低信噪比下超长PN码的快速捕获技术

直扩系统中,为了硬件实现上的简便,PN码的捕获一般都采用串行搜索的方法。但当PN码很长时,由于要搜索的相位点很多,串行搜索法将使捕获时间过长。并且当信噪比较低时,会有较高的虚警概率。这些都会使系统的捕获性能下降。文献[6]针对长码提出了分布采样的快速捕获方案(DSA)。本文就此提出了改进,利用积累使之能够适应低达-50dB的低信噪比环境。仿真结果表明,改进后的算法改善了原算法在极低信噪比下的性能,降低了平均捕获时间。

基于梯度矢量C-V模型的空心叶片图像分割

空心叶片CT断面图像存在大片同质区,还有小的气膜孔及缺陷区,正确提取气膜孔及缺陷等局部形状对判断叶片质量有重要意义。基本C-V模型利用同质灰度分布信息对图像进行分割,没有考虑局部特征;在CV模型中加入轮廓梯度矢量扩散场,使模型在最小化求解过程中,曲线始终沿最速下降方向演化,最终达到并停留在期望的轮廓上。这样既利用了目标区域内外图像灰度的全局信息,也考虑了局部边缘形状特征,以便在识别图像大块同质区的同时,实现小的局部形状的正确分割。通过对空心叶片断面图像的分割,验证了该方法能有效收敛于真实边界。

多学科深度融合研究是支撑现代制造业转型升级的关键引擎

现代制造业的转型升级是社会经济持续健康发展的根本所在,是国家竞争力的核心体现。在新一轮科技革命中,制造业出现的问题往往牵涉到材料、工艺、信息控制等多方面内容。多学科交叉融合是将生产中涉及到的各方面科学理论及经验相互融合,能为复杂工程问题的实施提供全面的具有指导性的综合解决方案。在此过程中,创新性思维易于激发,人才和研发团队将得到锤炼,各学科知识技术将得到充分交融,最终将自然形成适合生产实践的综合性研发平台。因此在全球制造业技术装备发生重大突破的背景下,多学科深度融合应用于生产实践,对于带动我国制造业升级换代,形成新的产业方向有重大意义,必将成为我国现代制造业发展的关键引擎。