机载共形阵通道幅相误差实时预测算法

针对飞行器高速机动时机体剧烈震颤引起的阵列失配等问题,提出一种快速通道预测算法,以提高阵列波束形成的鲁棒性。首先分析飞行器在高速震颤产生误差扰动的情况下,机载共形弧阵波束图的畸变程度,并假设通道幅度和相位误差随机,给出两类误差的预测算法。由于预测校准算法需结合共形阵背景下的接收阵列信号模型,因此给出具体的阵列稳健性判定依据,以阵元标定误差和幅相误差进行性能分析。然后提出一种基于标准校准元技术的共形阵误差预测算法,该算法不仅可以在阵列设计之初用于阵列校准,也可以在实际使用中进行通道修正。最后根据3个校准元对空间分布阵列进行误差预测。该误差预测算法在阵元间距为10cm的阵列中,对5 mm的随机抖动有较好预测,其中单次预测最多偏离实际误差1 mm,并且使用误差预测值可以直接部署于基带部分进行实时校准,校准精度在准确值的2 mm内,具有较高的实时误差校正能力。

美术教育中培养学生创新精神的研究

美术教育是整个大教育系统中的子系统,它在培养学生的审美能力、形象思维能力、创造表现能力,启迪心智,陶冶情操,发展个性和提高品德修养方面有着独特的功能。文章主要对美术教学过程中培养学生的创新精神进行探索。

基于文本挖掘的公安院校公众号主题类型挖掘研究

旨在通过分析国内各大公安院校官方公众号和微博发布的数据,得出每个院校的关键词分布,在此基础上对各校如何展开新媒体工作提出辅助性可视化帮助。文章运用网络爬虫技术和LDA主题聚类算法,对互联网上获取的某警院数据进行分析,然后使用Flask和Vue将分析出的结果可视化,使之呈现出警院的词云图,该结果可以对警院的新媒体建设提出辅助性建议。

别让印象骗了你

近日,我在《读者》上看见了这样一篇文章：2006年6月,美国《读者文摘》杂志公布了一项在全球35个大城市进行的礼貌调查报告,其中有两项结论让很多人瞠目结舌：一是纽约这个被人视为冷酷和没有礼貌的城市,竟然排在最有礼貌城市的首位;

立足美术课堂,播撒美育“种子”

随着新课改的不断深入,素质教育已成为教学的新方向。作为素质教育的重要内容之一,美育对培养完美人格、形成良好道德品质具有重要的积极意义。在小学美术教学中,教师应结合多元化的教育手段,有组织、有目的的进行教学设计,利用美术学科的教学优势全方位地渗透美育,使学生在美术活动中受到美的熏陶和感染,从而净化学生的心灵,陶冶情操,提高审美情趣。

基于HLS的复数矩阵QR分解求逆算法的实现与优化

针对阵列信号实时处理系统中的各类矩阵求逆模块设计存在程序状态机转换复杂,时序调试困难,可扩展性弱等问题,提出一种基于HLS(High Level Synthesis)实现的QR分解求逆的程序算法和流水线结构的Housholder变换模块,并实现和优化该算法,封装成一种满足高速计算、资源消耗少,可自定义配置阶数等要求的大型复矩阵求逆IP。最后对RTL的综合结果从时序延迟、资源消耗、程序可配置性等方面进行分析,根据综合结果表明,该IP可以在64阶复矩阵的条件下,将模块速度提高至2ms的量级,并实现可配置阶数、高数据精度等优点,很好满足了实际工程中对实时性要求高的需求,并能灵活配置在各类型FPGA开发平台中。