脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法

脉冲超宽带测控新体制可有效提高测控系统的安全性能，且具有潜在的高精度测距能力。为了实现其高精度测距功能，提出了一种基于延迟锁定环路的脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法。该方法在传统伪码跟踪环的基础上进行改进，利用基于非相干积分的非线性反馈环路对接收信号的脉冲相位进行精密跟踪。理论分析和仿真结果表明，该延迟锁定环路可以完成对脉冲超宽带测控信号的时延精密跟踪。与直扩测控信号相比，在相同条件下，脉冲超宽带测控信号的时延跟踪相对误差更大，但由于脉冲宽度很窄，在一定载噪比条件下，其测量精度仍可达厘米量级甚至更高。     

基于BP神经网络与灰色预测理论的人口死亡率预测

根据2013年《福建统计年鉴》上收集到的资料,运用GM(1,1)模型以及MATLAB构建3层BP神经网络结构模型,分别对福建省人口死亡率进行建模预测。结果表明:BP神经网络预测人口死亡率拟合结果优于GM(1,1)模型,最小相对误差率为1.05%,最大相对误差率为3.75%,平均相对误差率为2.54%,拟合结果显示模型可靠。BP神经网络非线性结构系统,具有预测精度高,可行性强的特点,表明BP神经网络可用于未来人口规模预测,为福建省经济社会发展战略与规划,调整人口结构,制定合理的人口决策提供参考。