立体化自适应计算机基础实践课程的构建

针对大学生计算机基础实践课程存在的一些弊端,本文提出以立体化教学模式为基础,利用现代信息技术构建非传统的网络教学平台,提供立体化的教材、立体化的教学方法和立体化的评价机制,可以让学生进行计算机基础实验课程的学习与测试,实现计算机基础实践教学的目标.     

一种基于四相编码和优化阵列的MIMO STAP实现方法

多输入多输出（MIMO）雷达多信号间正交性和天线阵列结构影响空时自适应处理(STAP)性能。为了提高多信号间正交性,提出了基于遗传算法优化提高四相编码的自相关峰值并降低互相关峰值方法,保证了多发射信号间良好正交性,基本抑制了盲速影响。针对天线阵列稀疏导致盲速、阵元密布导致天线孔径过小的问题,基于最大连续孔径思想,提出了一种优化阵列结构,在不显著增加天线阵列长度和阵元数目条件下,与四相编码信号结合,实现了动目标检测。仿真实验证明,基于四相编码正交信号和收发阵列设计,MIMO STAP可实现良好动目标检测性能。     

ACM技术在卫星通信IP网互联中的应用

自适应编码调制(ACM)技术根据信噪比自适应改变编码和调制方式,可将链路余量自动转换为链路传输能力,从而提高无线信道的频谱利用率。为解决卫星通信中IP化传输对电路带宽需求增加的问题,提出了应用自适应编码调制技术进行IP网互联的方案,通过对DVB-S2_ACM与VersaFEC_ACM两种不同技术的性能比较,分析了VersaFEC_ACM技术在岸船卫星通信IP网互联中应用的可行性及工作过程。链路计算与性能比较结果表明,该技术的应用可使岸船间原有的1 024 kb/s电路带宽利用率提高95%,同时抗信道衰落的余量提高6 dB,能够提高卫星通信资源利用率和系统可用度。研究结果可为后续工程应用提供参考。     

交叉极化干扰消除技术研究

针对双极化频率复用系统中的交叉极化干扰问题,提出了全数字交叉极化干扰消除 器的设计方案,研制了具有交叉极化干扰消除、解调功能的一体化工程样机。测试结果表明 ,该设备对交叉极化干扰的消除效果明显。     

一种Link16信号的检测识别算法

在Link16信号侦察中,Link16信号的检测识别是实现信号分选的基础和关键。设计了一种基于双滑动窗的自适应双门限Link16信号检测识别算法,具有检测识别准确率高、实时性好、易于工程实现的特点。仿真结果表明,当信噪比在7 dB以上时,脉冲检测识别正确率均在95〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗以上。     

噪声和振动的有源控制技术

本文介绍噪声和振动的有源控制技术。８０年代自适应控制理论和数字信号处理的发展，使自适应控制降噪和减振系统迈向实用化。它为解决噪声和振动控制工程中最困难的低频降噪和减振问题，提供新的有效控制方法。     

采用Gabor-Hough变换的自适应滤波人眼定位

人眼定位是人脸识别方法的第一步。传统人眼定位方法需要将人脸裁切,情况单一,对于复杂背景、倾斜等情况,精度低,宽容度差。指出将改进的滤波器与改进的定位方法相结合,首先对原图像进行Gabor变换,寻找图像凹陷,凹陷区域通过边缘像素向量改进的Hough变换检测瞳孔,得到参考坐标,经过训练得到滤波器并在角度\[-0.1,0,0.1\]旋转两次得到3个相关滤波器,通过相关滤波器滤出3个目标,选择最小误差位置作为最终的目标。相比传统方法,改进方法避免了矩阵盲目计算,具备传统方法的普适性,学习过程使定位误差减小为0.040 4,计算量减少为传统方法的1/5。该方法对不同光照、光照不均、不同表情、复杂背景、头部倾斜等情况有较好的鲁棒性,避免了单一方法定位不到和不准的情况。     

GNSS抗干扰技术综述

随着电磁环境的日益复杂、干扰技术的不断进步,全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的各类应用受到了严重阻碍,在强干扰环境中,扩频增益不足以对干扰进行有效抑制,需采用各种抗干扰措施。对GNSS抗干扰技术进行了分类,概述了不同抗干扰技术的研究现状及进展,并对GNSS干扰源与干扰类型进行了归纳总结,给出了不同干扰类型对应的抗干扰方法,进一步对比分析了几类常见自适应算法的性能,最后指出了GNSS抗干扰技术未来的研究趋势。     

一种基于量子加密的软件定义网络南向安全防护策略

提出一种以量子加密技术为核心的软件定义网络（Software-defined Network,SDN）的南向安全防护策略,建立了基于量子密钥分发的SDN网络模型并分析了该模型下的身份认证、量子密钥分发和自适应免疫窃听流程。推导出了本策略下窃听攻击强度、用于检测窃听的量子态数目的比例α、系统发现窃听者的概率、密钥分发效率之间的定量关系。通过动态仿真分析确立了不同攻击强度下系统参数α的最优选值区间。SDN控制器可根据该仿真结果,动态地决策系统中α的取值进行自适应免疫密钥分发,实施更为精准的窃听免疫方案。     

结合自适应阈值与Forstner的Harris角点匹配优化算法

针对传统Harris角点检测效率低、非极大值引起的伪角点多等问题,提出了一种自适应阈值和归一化互相关（NCC）与随机抽样一致算法（RANSAC）相结合的Harris图像匹配算法。首先,采用自适应方式抑制非极大值的方法对角点进行预筛选;其次,采用Forstner算子对角点进行二次筛选;接着采用归一化互相关匹配算法对检测的Harris角点进行粗匹配;最后采用随机抽样一致算法对图像进行精确匹配。实验结果证明改进的方法不仅缩短了角点检测和图像匹配时间,而且能有效提高图像的匹配精度。