正弦参数拟合误差量子化阶梯分布机理分析

量化误差对正弦曲线拟合参数误差界的影响,伴随着采样序列长度的增加呈等间隔阶梯状跳变下降规律。该规律与此前认为的拟合误差随序列长度增加呈单调下降的经验截然不同。为此进行了深入的机理分析和讨论,给出了该现象的数理解释,包括拟合参数误差界的阶梯状跳变机理,误差阶梯缓慢增大机理,第1个误差阶梯的马鞍形状机理,幅度拟合误差无跳变原因等。对于理解、掌握和充分利用这一规律获得更高的拟合参数准确度,具有较大的意义和价值。

治理人与战略控制的适应性过程:一个研究框架

本文对战略控制适应性的研究成果进行了梳理与分析,引入复杂系统仿真方法,动态研究治理人与战略控制的适应性过程,构建了一个研究框架,包括三个研究内容:一是借鉴复杂系统科学领域中感知部件"主体"的结构特征定义战略控制模型,研究控制主体有限理性对战略控制适应性的影响;二是构建概念模型,动态研究单一控制主体行为选择与战略控制适应性的复杂交互作用关系;三是运用多主体建模方法,研究多个控制主体交互作用与战略控制适应性的关系,并提出了具体的研究思路。

一种QAM信号的盲信噪比估计算法

本文首先推导了QAM信号信噪比估计的克拉米罗下限,然后以两个统计量比值与信噪比关系的研究为基础,提出了一种QAM信号的盲信噪比估计算法.虽然高阶QAM信号的信噪比估计需要较多的观察数据才能得到准确的信噪比估计值,但是本算法不需要额外的存储器来存储这些数据;并且该算法具有非常低的运算复杂度.文章还以多种QAM信号为例进行了具体的分析和计算机仿真,分析和仿真的结果表明在合适的观察数据长度下,该算法对文中测试的各种QAM信号都能进行有效估计.

非光滑去噪问题的广义牛顿方法

考虑了基于L1拟合与有界变分正则化的图像去噪问题。在将原问题转化为一个非光滑方程组的基础上,提出了解此方程组的广义牛顿方法。该方法在适当的假设下具有局部二次收敛性。

无序B样条曲线的曲面拟合算法

针对目前无序曲线拟合算法不能控制拟合误差的问题,提出了利用B样条曲面拟合4条边界线及一组无序B样条曲线的算法.首先由边界曲线得到初始曲面,并将曲线曲面写成分段Bézier形式;然后借鉴曲面蒙皮的思想,得到关于待拟合曲面的方程组,并对相邻的Bézier曲面施加C1连续约束;接着利用SVD以及能量优化来求得唯一的拟合曲面;最后在曲线曲面距离最大处插入节点,重复求解过程,直到误差满足要求.实验结果表明,与已有算法相比,该算法可以得到满足用户误差要求的、光滑的拟合曲面,且具有更好的数值稳定性.

一种LFM信号相位域快速高精度参数估计算法

研究了加性高斯白噪声污染的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的参数估计问题,提出了一种相位域参数估计算法。首先对LFM信号的起始频率和调频斜率进行粗估计,然后利用粗估计值把接收信号变为基带信号,基带信号包含了起始频率和调频斜率的残差;接着对基带信号进行相位展开得到瞬时相位,对其运用最小二乘拟合得到起始频率和调频斜率残差的估计值;综合粗估计和残差估计得到最终的参数估计值。仿真表明,本方法在高于信噪比门限时精度接近克拉美-罗限,精度高于基于离散傅里叶变换的离散多项式变换法,信噪比门限低于传统的相位法。

采样序列长度及周波数对正弦参数拟合的影响

针对波形拟合法估计正弦参数时,测量条件对拟合参数带来的误差影响,进行了拟合误差界的搜索研究。选取的条件变量分别是A/D位数、幅度、序列所含波形的周波数、初始相位、直流分量以及序列数据点数。以两两联动的双条件组合方式进行误差界搜索,获得了幅度、频率、相位、直流分量、动态有效位数等拟合参数的误差界随不同条件变化而变化的曲线规律,筛分出了显著影响量和不显著影响量。并对A/D位数、序列所含波形的周波数、以及序列数据点数带来的影响进行了深入研究,获得了拟合参数的误差界呈现量子化阶梯特征的显著规律,并获得了量子化阶梯边界点估计的经验公式。该结果可用于拟合正弦参数的误差评价和不确定度估计,也可以用于在设定拟合误差和不确定度情况下,选择测量条件。

SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。

曲线拟合的单静止站纯方位目标参数计算方法

线性平差法将测量初始方位作为目标的真实初始方位,引入了有偏误差;余切法是一种三方位解算法,解算没有使用积累测量信息,解算精度不高。因此提出一种曲线拟合的方法,将目标初始方位、航速与初距的比值、航向作为待解算目标参数,从而避免有偏误差。并且给出了静止单站纯方位目标航向解算误差的Cramer-Rao下界。在不同目标航路下对3种方法进行高测量误差(3°)仿真验证,表明曲线拟合方法接近Cramer-Rao下界。

残周期正弦曲线拟合的比较研究

针对频率搜索法和组合法2种残周期正弦曲线拟合方法在实际拟合中所能达到的最短周期个数极限,分别在单精度浮点数和双精度浮点数2种采样序列条件下进行了仿真实验研究,通过分别搜索变化序列周波长度、波形初始相位、序列包含的采样点数,考查残周期正弦参数拟合误差及其变化规律。获得的结论为:1)对于单精度浮点数序列,任意相位条件下,频率搜索法在10%的波形周期曲线下可以获得可用的结果,组合法可以在7%的波形周期曲线下获得可用的结果;过零点附近的最佳条件下,组合法可以进行1%周期曲线的残周期拟合。2)对双精度浮点数序列,任意相位条件下,频率搜索法在7%的波形周期曲线下可获得可用结果,组合法可以在4%的波形周期曲线下获得可用结果;过零点附近的最佳条件下,组合法可以进行0.03%周期曲线的残周期拟合。

将拓展训练引入身体素质课教学的实践研究

本文采用文献资料法、调查法、教学实验等方法,将拓展训练引入身体素质课程教学,研究结果显示:身体素质教学中引入拓展训练项目能够增强学生对身体素质课教学的学习兴趣,培养学生的团队协作能力和沟通协调能力及良好的意志品质等健康心理素质,对身体素质课学生的速度、力量、耐力等身体素质的提高有显著作用。

关于对称性和守恒定律的讨论

讨论了对称性和守恒定律间的联系 。

基于包围盒法的散乱点云数据的曲率精简

采用非接触式扫描方法测量工件,能够获得高密集度的点云数据,但是过多的点云数据会严重影响曲面重构的光顺性。因此,精简点云数据成为逆向工程中相当重要的一环。提出了直接根据曲率变化精简点云的方法,对邻域搜索、曲率估算和曲率精简原则等进行了研究。对传统的邻域搜索方法进行了改进,采用包围盒法分割曲面,提高了点云精简的效率和精度。

素质拓展训练对高校弱势群体心理健康的影响

运用实验法和问卷调查法对高校部分弱势群体进行素质拓展训练实验教学和追踪调查,以全新的现代教育理念和超前的改革发展意识,从理论与实践上探讨素质拓展训练对高校弱势群体心理健康的影响。结果发现:素质拓展训练有助于提高高校弱势群体的自尊水平,并能显著改善高校弱势群体的心理健康水平。

象限判别与移动拟合结合的信号频率估计方法

正弦信号的频率估计广泛应用于通信、雷达和声呐等领域,针对正弦信号频率精确估计,提出了一种基于象限判别与移动拟合的正弦信号频率估计方法,首先采用象限判别法对采样序列数据进行周期或相位步距的初步估计,再利用初估参数对序列数据进行正弦移动拟合,最后直接根据移动拟合的各序列点的相位精确计算信号周期或频率。与现有的3种基于离散傅里叶变换(DFT)插值算法进行的仿真精度对比,其结果表明,在设计信噪比分别为-5,0,5 dB,测量频率为11.432 Hz左右6个离散频率,采样频率为2 222.22 Hz以及数据量为5 112个的条件下,该方法的频率估计均方根误差(RMSE)平均值分别为2.048×10^(-3),1.290×10^(-3),0.870×10^(-3)Hz,平均绝对误差(MAE)的平均值分别为1.823×10^(-3),1.209×10^(-3),0.687×10^(-3)Hz,低于其他3种算法的误差,具有更高的精度,更加接近克拉美罗界(CRLB),而且对频率取值范围不敏感,性能稳定。

一种多尺度拟合曲面的LiDAR数据建筑物脚点提取方法

针对现有的建筑物点云提取方法,提出一种基于多尺度拟合曲面算法的LiDAR数据建筑物脚点提取方法。采用顾及地形的TIN滤波算法对地面点和非地面点进行分类;对非地面点集进行多尺度曲面拟合,提取建筑物候选点云;通过分析最大重叠边界矩阵MOBR和阈值条件(如距地高程和最小面积等)剔除具有类似几何和表面特性的人造物(如桥梁、车辆和防护堤等),实现建筑物点云的提取。使用国际摄影测量与遥感协会(ISPRS)提供的Vaihingen和Toronto两块测试数据进行评估,基于面积和目标的平均质量分别达到91.6%、93.1%、84.8%和86.5%。实验结果表明,该方法能够稳健地提取建筑物点云,具有较高的正确性和完整性。

多载频MIMO雷达的幅相误差校正

建立了多载频(multi-carrier-frequency,MCF)MIMO雷达的幅相误差模型,并针对其发射和接收阵列的幅相误差耦合到一起的特点,提出了对信号预处理后等效阵列的联合幅相误差进行整体估计来实现误差校正的思想。针对单辅助信源的情况完成了两种误差估计方法:子空间拟合(subspace fitting,SF)法和最大似然(maximum likelihood,ML)法,子空间拟合法利用信号子空间与阵列流型张成空间的对应系列方程求解,而最大似然法利用似然函数最大来得到幅相误差。推导了幅相误差估计的Cramer-Rao界(CRB),并仿真分析了两种方法的估计性能与信噪比、快拍数的关系以及辅助信源的定位误差对估计性能的影响。

基于双曲线边界的多处理器实时任务可调度性判定

Lopez等学者求解出基于单调速率算法和首次适应分派策略的多处理器实时任务可调度性判定边界.该边界在所有O(m)复杂度的判定边界中是最优的.基于Bini等学者针对单处理器提出的双曲线可调度性判定方法,给出了一种多处理器实时任务可调度性判定边界.新边界在相当数量的利用率分布下明显优于已有边界.新边界与已有边界具有相容性,所以虽然新边界无法在所有情况下超越已有边界,但在实际应用中可联合两种边界进行判定,在不增加计算复杂度的同时全面提高可调度任务集的数量.

ZP-OFDM系统中基于信号子空间迭代拟合的盲信道估计

介绍了一种用于ZP-OFDM系统的基于子空间拟合的盲信道估计算法,该算法采用信号子空间迭代拟合技术代替了传统的噪声子空间信道估计中奇异值分解获取子空间进行估计信道。仿真表明,在低信噪比下该算法获得了比传统的噪声子空间信道更优的估计性能,更接近ZP-OFDM盲信道估计的CRB(Cramér-Raobound)。

西部大开发与凉山教育扶贫战略研究

抓住西部大开发的历史机遇,按照《四川省民族地区教育发展十年行动计划》的要求,以对口支援的方式,开展教育扶贫工作,通过开办寄宿制学校,开展“农、科、教”相结合的教育教学改革,力争实现凉山民族地区基本普及九年义务教育,努力提高广大劳动者素质,最终实现脱贫致富奔小康之目的。