北极冰下水声通信中改进的最小均方/四次方直接自适应均衡器

本文提出了一种适用于北极冰下水声通信的最小均方/四次方直接自适应均衡器（LMS/F-DAE）。它能处理基带复信号,与LMS相比,具有更好的均衡效果。考虑到均衡器的稀疏特性,在其代价函数中加入自适应范数（AN）作为约束。它能根据均衡器系数的大小自适应变化：对于小系数,此约束项存在以加快收敛速度;对于大系数,此约束项不存在以减小均衡误差。利用第九次中国北极科学考察得到的实验数据验证AN-LMS/F-DAE的性能。结果表明,与传统的LMS/F-DAE相比,AN-LMS/F-DAE能提升均衡器的稀疏性且均衡性能更优。     

一种无人艇自适应无线通信系统的设计应用

随着无人艇技术的发展成熟,各型无人艇已逐步应用到民用和军用领域。无线通信系统作为无人艇的重要组成部分,承担着无人艇与母艇之间信息交互的功能。从无线通信技术的发展现状出发,分析出适用于无人艇应用场景的无线通信技术及工程设计方法,并设计了一种自适应无线通信系统。该系统能根据无人艇工作状态提供连续稳定的数据链,经试验测试,运行效果良好。     

多源地理空间矢量数据关联分析

针对多源地理空间矢量数据多来源、难以集成综合利用这一现状,本文提出了多源地理空间矢量数据关联方法,并以此为基础构建了多源地理空间矢量数据关联的可视与计算查询系统。首先,对多源地理空间矢量数据关联的概念及分类进行了定义。然后,以此为基础,提出了关联关系构建技术：自适应四叉树编码技术、扫描线技术、几何匹配及语义匹配技术。最后,为实现关联关系的直观展示,设计了原型系统。关联技术的提出可建立起多源地理空间矢量数据之间的关联关系,原型系统的构建也为用户综合利用多源地理空间矢量数据提供了平台,提高了数据的利用率及数据查询的效能。     

城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。     

GNSS多模接收机捕获模块的FFT算法设计

随着全球卫星导航系统(GNSS)及物联网技术的不断发展,GNSS多模接收机的应用越来越广泛．信号捕获作为接收机信号处理的第一步,其信号捕获能力的强弱直接影响着接收机的整体性能．本文针对多模接收机在捕获模块设计中遇到的快速傅里叶变换(FFT)算法兼容性差、运算时间长、资源占用大等问题,提出了一种优化方法.该方法通过加入原位运算、截位运算、模块重复利用、流水线结构等设计,以解决上述问题．经仿真验证,该方法在资源占用、运算时间、兼容性方面都有明显的改善．      

基于EKF的北斗B1C信号数据/导频联合跟踪方法

针对北斗B1C信号在低载噪比情况下跟踪精度低的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的北斗B1C信号数据/导频联合跟踪方法.通过构建数据/导频双通道联合跟踪模型,增加对B1C信号利用率,并在联合跟踪模型的基础上引入扩展卡尔曼滤波器,削弱传统跟踪环路中鉴别器和环路滤波器带来的跟踪误差,进一步提高跟踪环路对低载噪比信号的跟踪性能.仿真结果验证:在低载噪比情况下,相比于传统单导频通道跟踪、单导频扩展卡尔曼跟踪和联合跟踪,该方法可以有效提高跟踪精度.      

基于时域自适应搜索法的典型海温垂直结构声特征提取研究

针对层剥算法从海水声回波记录中反演海温垂直结构特征的不稳定问题,利用自适应搜索算法ASM(Adaptive searching method),从声回波记录中提取海温垂直结构的稳定冲激响应,然后利用层剥算法对所得冲激响应进行反演,得到海温垂直结构的声特征,结果表明,该方法可以较好地解决层剥算法反演的不稳定性问题。     

多模式自适应水下无线通信网络框架研究

对当前典型的水下无线通信网进行分析,针对水声、光、射频3种通信模式在水下无线通信中的优缺点,提出基于软件无线电技术的多模式自适应水下无线通信网络的概念及其框架结构,并对其中的自适应调制解调方式展开研究.结合MAC层协议,提出一种跨层的自适应调制解调解决方案,即通过收发双方的握手信息携带当前信道状态,由发射方根据握手信息,判断双方通信距离,预计信道未来状态,结合需要传输的数据量,自适应选择合适的通信模式和调制方式,并利用握手信号通知接收方,从而实现在通信网络范围内数据或指令的快速可靠传输.     

不同时频分析方法的精度比较及应用

在传统的地震资料分析、处理和属性分析提取等研究中,基于平稳信号分析处理理论的傅里叶变换是核心技术之一。地震信号往往是非线性、非平稳信号,传统傅里叶变换是一种整体变换,难于反映非平稳信号的局部特征,而时频分析技术能同时展示信号在时间域和频率域的局部化特征。在介绍几种地震常用的时频分析方法基础上,进一步深入研究自适应时频分析方法。理论分析和试验表明,自适应最优核时频分布在抑制交叉项的同时,时频聚集性也较好,因此,更有利于地震勘探信号的分析和地震属性的提取、频谱分解等。     

基于OLI多光谱遥感影像的八所港浅海水深反演

为了解决传统全局模型应用遥感影像反演水深的不足,提出地理自适应模型应用于八所港Landsat-8 OLI多光谱卫星影像。采用归一化水体指数进行水陆分离,在产生模拟数据时,为保证数据的合理性,对光谱灰度值进行自然对数求解。地理自适应模型将整个区域细分为5个小的区域单元,模型参数是自适应变化的,一般数学形式与传统全局模型一样。通过反演15m以浅的水深,发现光谱中对水体的敏感波段出现"红移";水深反演结果证明地理自适应模型有效地缓和了全局传统模型在底质类型和水体性质空间不均匀的问题,水深反演精度得到明显提高,并控制在1m以内。