超宽带通信信号欠定盲源分离

针对超宽带通信信号,提出了一种新的二阶段欠定盲源分离方法:阶梯图-最小角度法。在第一阶段即混叠矩阵估计阶段,提出用阶梯图对均匀抽样的数据点进行聚类计算,建立了一种估计混合矩阵的工程化模型,它可以直接估计出源信号个数,并且得到精度较高的混合矩阵估计值;在第二阶段借助最小角度分离准则估计出源信号,从而获得较好的分离性能。

基于粒子群与遗传算法的消色差超透镜自动设计

本文利用智能优化算法,对宽波段消色差超透镜进行设计优化。首先,研究构建于二氧化硅基底上的硅纳米柱这一微单元结构的光学特性,通过数值仿真扫描单元结构的半径构建相位数据库。之后,通过使用粒子群与遗传算法的混合算法(PSO_GA)在相位数据库中找到最佳相位矩阵,即对应每个位置最佳的单元结构。最后,构建超透镜,通过仿真实验验证其可实现红外波段(1000 nm~1250 nm)的聚焦,且消色差效果优于传统粒子群优化算法所获得的超透镜结构。此超透镜的设计为平面光学器件的自动化设计提供了一种解决方法。

第三代移动通信网核心网结构

简单介绍第三代移动通信网核心网标准的进展情况，根据现有网络结构提出核心网方案．

软件可靠度的模糊故障树评定方法

软件可靠性的定量评价是软件可靠性工程的关键问题之一,采用故障树方法对软件进行定性和定量分析,提出了两类情况下对影响软件可靠性的主次因素划分及其模糊权重的计算方法。在此基础上,建立多级模糊评价模型,提出了增广和聚合算法,并给出了软件可靠度算式。选择某型航空装备软件进行了测试实例分析,实验结果表明了该方法评价结构的合理性与评价算法的有效性,适用于软件质量及开发过程控制的工程实践。

一种新的二维MUSIC算法的研究

提出了一种新的基于垂直阵列结构的二维MUSIC方法来估计信号的DOA(direction of arrive),此方法只需三个均匀直线阵就可估计用户的二维DOA。该方法利用其中的一个直线阵来组合两个线阵分别估计的一维DOA,大大改善了DOA的估计性能。仿真结果证明了该方法的有效性。

采用综合学习粒子群算法的有限冲激响应数字滤波器设计

针对标准粒子群优化算法在求解复杂多模问题时容易陷入局部极值点和有限冲击响应数字滤波器(FIR DF)设计时减少误差的问题,将综合学习粒子群优化算法(CLPSO)应用于FIR DF设计中.CLPSO在每一代更新中采用所有粒子全局最优值代替粒子本身的个体历史最优值,当粒子停止更新时,重置粒子最优值,保证粒子学习最优和在错误方向上花费最少计算时间.数值结果显示,在满足算法复杂度、计算时间、逼近误差等设计指标的前提下,CLPSO在低通和高通频率采样法FIR DF设计中比传统查表法、遗传算法和标准粒子群优化算法具有一定的优势.

基于FPGA的雷达目标回波模拟器的设计与分析

现代脉冲体制雷达广泛采用线性调频、非线性调频和相位编码等脉冲信号调制方式;雷达目标回波作为一种脉冲调制信号,主要与调制方式、斜率、带宽和编码形式有关;通过分析雷达目标回波特点和雷达目标回波模拟器的实现方式,提出了一种基于FPGA的雷达目标回波信号模拟器方案;该方案采用DDS模拟器方法,利用EP2C8Q208C8N实现DDS功能;仿真结果表明该方案可便捷地生成频率范围为5～40MHz相位可控的常规波形、线性调频、非线性调频和相位编码脉冲调制信号。

一种小样本支持的多级最小模级联相消器

该文针对阵列信号自适应相消器运算量大、收敛性能易受相关干扰影响等缺点,提出了一种改进的阵列信号多级级联相消器方法,该方法用通道间具有最小模的样本商作为复权,替代多级维纳滤波器的权值计算,具有收敛速度快、运算量小等特点,且对受相关干扰影响的非平稳数据工作性能良好。仿真结果表明,此算法用较少样本就可取得采样协方差求逆(SMI)类算法相同的收敛性能。

基于RBAC模型的权限管理系统的研究与应用

介绍基于角色的访问控制理论的基础上,研究了RBAC的工作原理。结合实际项目具体分析了系统实现权限管理的数据库的建立方法和访问控制流程,并在系统的安全管理中实现了基于角色的访问控制,实践表明基于角色的访问控制能够有效的实现系统的安全管理。

基于物联网的井下监控系统的分析与设计

感知煤矿井下的工作环境是现代化煤矿智能管理的一部分。以物联网为基础的井下监测系统结合现有骨干网,提出了井下监控系统的体系结构和功能,分析监测系统中传感器硬件设计及定位原理,在此基础上阐述井下监控系统的特点。该井下监控系统可以为管理人员提供智能化管理和决策,避免和减少煤矿事故率,为紧急救援和生产决策提供依据。

多阵元天线拖曳式诱饵干扰技术

传统拖曳式诱饵依靠转发放大后的接收信号达到角度干扰目的,但干扰角的方向和大小不能动态调整。将多阵元天线角度干扰算法进行了改进,并将改进算法与拖曳式诱饵相结合,建立了多阵元天线拖曳式诱饵模型,提出了新算法公式,从而使欺骗角度方向和大小可以动态调整。最后,通过计算机仿真验证了此算法具有稳健的角度欺骗性能。

小波阈值和RLS自适应算法语音消噪应用研究

对小波阈值算法和RLS自适应算法进行系统分析,比较两者的优势及不足,提出两者语音消噪的实现,并将实际信号与原始语音取样信号进行仿真消噪比较。研究表明,采用小波阈值算法进行消噪处理,消噪效果明显;RLS自适应算法具有更强的自适应性,消噪效果较好。

基于改进YOLOv5的煤矸识别研究

现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况,且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题,提出一种改进YOLOv5模型,并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸石数据进行数据增强,以丰富数据集,提高数据利用率;在空间金字塔池化(SPP)模块中引入空洞卷积和残差块,得到残差ASPP模块,可在不损失图像信息的前提下,增大卷积输出感受野,强化模型对深层特征的提取;采用AdaBelief优化算法代替YOLOv5原有的Adam优化算法,提高模型的收敛速度与识别精度。实验结果表明:AdaBelief优化算法和残差ASPP模块可有效提高YOLOv5模型的精确率、召回率和平均精度均值(mAP);改进YOLOv5模型的mAP达到94.43%,比原始YOLOv5模型提高了2.27%,帧率降低了0.03帧/s,性能优于SSD,Faster R−CNN,YOLOv3,YOLOv4等主流目标检测模型;在极端黑暗的环境中,改进YOLOv5模型也能准确划定目标边界,识别效果优于其他改进YOLOv5模型。

基于RIPPER短序列匹配算法在入侵检测中的优化研究

介绍了数据挖掘在入侵检测中的应用,阐述了数据挖掘中分类规则和分类数学模型,分析和讨论了RIPPER算法的原理,并用RIPPER算法优化了入侵检测系统中常用的短序列匹配算法,说明了优化算法的有效性.

一种低复杂度的Householder多级最小模级联相消器

针对阵列信号自适应相消器运算量大、收敛性能易受相关干扰影响等缺点,提出了一种改进的Householder多级级联相消器方法。该方法用通道间具有最小模的样本商作为复权,替代Householder多级维纳滤波器的权值计算,具有收敛速度快、运算量小等特点,且对受相关干扰影响的非平稳数据工作性能良好。仿真结果表明,此算法用较少样本就可取得采样协方差求逆(SMI)类算法相同的收敛性能。

计算机视觉中定标技术的研究

摄像机定标是计算机视觉系统的一项基本任务。随着摄影测量学和计算机视觉技术的不断发展出现了各种摄像机定标方法。这些方法可以从不同角度进行分类。摄像机自定标技术是研究的一个重要方面。文章探讨了目前计算机视觉中的摄像机自定标技术研究的主要结果,并对各种方法进行了分析,介绍了当前摄像机定标中新的定标算法。

基于EWB平台实现多路智力抢答器系统的建模与仿真

简单介绍了由加拿大Interactive Image Technologies公司为解决电子线路设计所遇到的种种困难而开发的一款实用性较强的专业软件——EWB的特点。介绍了一种由锁存器、优先编码器、同步可逆计数器以及555定时器等主要元件构成的带有数码显示功能的多路抢答器的设计和仿真过程。给出了基于EWB平台进行系统建模与仿真的方法。仿真结果表明,该方案原理正确,思路清晰,实用性强。

基于改进YOLOv4算法的疲劳驾驶检测

提出一种基于深度学习的改进YOLOv4算法的疲劳驾驶检测。首先通过使用迁移学习将VOC数据集已训练好权重作为预权重进行训练,其次在训练中将框架中的特征金字塔SPP结构前后增加卷积,提高框架对深层特征的提取,再引入空洞卷积技术在不损失图片信息情况下增加卷积输出感受野,增加图片位置信息的获取能力。实验结果表明,改善后的YOLOv4算法在测试中mAP值达到97.29%,相较原YOLOv4算法提高了1.98%,其中对眼睛部位的检测提高了6%。并在检测中加入时延判定,避免其他行为影响结果,使误判概率大大减小。

LMS与RLS算法仿真消噪对比研究

讨论了RLS(递归最小二乘)和LMS(最小均方)自适应滤波算法及原理,对两种算法进行了系统全面的分析,对比研究了各自的优势及不足,提出了两种算法在语音消噪仿真中的算法实现,对实际语音信号进行了仿真消噪,研究表明选用算法对语音消噪是明显有效的,RLS自适应消噪算法及LMS自适应噪声抵消算法具有很强的实际应用价值。