在高灵敏度光电探测领域，常常采用雪崩二极管(APD)等高增益探测器，这些探测器通常需要上百伏的工作电压，因此电源噪声对探测器的性能影响很大?针对单光子探测的需要，论文提出了一种电荷灵敏前置放大器消除电源噪声的设计，通过采用匹配的差分输入，可以有效抵消电源的共模噪声?论文首先对APD探测器在不同偏压下的结电容进行测试，然后采用可调电容对APD电容进行匹配，用MultiSim对提出的电路进行了仿真分析，最后制作实验电路进行了测试和验证?结果表明：差分输入电荷灵敏前置放大器能够有效消除电源噪声(包括低频噪声和高

为实现交流电子负载模拟阻性负载以及任意功率因数的感性和容性负载，基于单周期控制建立了包括电压型PWM整流器与单周期控制器两部分的单相交流电子负载模型，其中，PWM整流器采用单极性调制方式，控制器采用双环控制，其外环为直流电压控制环，内环为交流电流控制环，然后利用Matlab/Simulink软件对在不同属性负载下的单相交流电子负载进行了仿真，仿真结果表明：单周期控制单相交流电子负载能够较好地完成各种负载特性的模拟，抗扰性强，响应快，阻性、阻感性、阻容性3种负载的响应时间分别为100ms、160ms和170

机载多发多收合成孔径雷达(MIMO - SAR)可以实现高分辨成像,但不可避免的存在运动误差补偿的问题。对多子带并发的机载MIMO - SAR系统进行研究,首先建立并分析了MI- MO - SAR运动误差模型;然后提出了一种扩展的MIMO - SAR运动补偿距离徙动算法(RMA),通过改进的Stolt映射将距离徙动校正与方位向聚焦分开,并结合两步运动补偿技术对MIMO - SAR回波数据的运动误差进行校正,消除了运动误差带来的影响;最后在空频域对各子带信号进行带宽合成实现了距离向高分辨。用该算法对散射点目

Hough 变换作为一种批处理航迹起始方法，混淆了传感器量测数据的时序信息，难以克服单次扫描数据的累积效应。该文通过改变Hough 变换处理结构和计数器累加方式，提出了一种并行处理结构的Hough 变换航迹起始算法。该算法利用Hough 变换将不同时刻的量测集合分别映射到参数空间，继而将空间中具有相同索引的各次累加结果构成累加向量；再根据建立的参数空间累加规则，利用滑窗法来确定累积矩阵的输出，最后通过门限检测实现航迹起始判决。对密集杂波环境下不同扫描周期下的航迹起始问题进行了仿真验证，结果表明了并行Hou

设计并实现了诈骗短信预警系统。介绍了实时流处理技术以及该技术在诈骗短信预警系统中的应用。该系统以旁路监听的方式分流出到达短信中心的短信,并将其置于flume监听文件夹下面,kafka缓存从flume端收集上来的信息,然后 storm 读取这些信息,并对这其进行过滤,统计分组,最后得到诈骗短信名单及可疑短信名单,并对诈骗短信的接收者发送预警信息。

提出了一种基于Hessian特征的视网膜血管图像的增强滤波算法，分析了Hessian特征值对各类形状的抑制和加强作用，将Hessian矩阵的特征值与特征向量应用于视网膜血管特征的响应函数及形态学和非线性扩散处理的各个环节，并选择合理的尺度空间范围和尺度空间增量，调节因子而平滑非线状区域和锐化增强血管区域，本文算法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。

小区搜索的目的是要保证UE获得系统的时间同步和频率同步,从而能读取系统信息和进行后续的数据传输。本文介绍TDD-LTE小区搜索的算法和步骤,在一定性能的前提保证下完成小区搜索,使得UE解析出小区的ID,这个小区ID对应LTE 系统中504种小区的标识。其算法主要分为三步:主同步信号(PSS)同步、辅同步信号(SSS)同步和频偏估计(FOE)。最后仿真了各个步骤的性能。

给出了基于欧洲中尺度数值预报中心(ECMWF)构建的高精度动态映射函数VMF1和GMF的研究进展及方法，对NMF、VMF1和GMF三种映射函数进行了时空分析，结合实例分析了三种映射函数在GNSS遥感水汽中的应用。实验结果证实，动态映射函数VMF1和GMF较常规NMF函数具有更高的精度和全球覆盖性，且基于ECMWF构建的动态映射函数可以提高GNSS遥感水汽的精度。

针对相机标定结果易受外界因素干扰的问题，为了提高标定准确度，利用已有的摄像机针孔成像模型，采用自适应角点检测算法提取靶标图像中的特征点，标定结果以重投影横纵像素误差的平均值作为性能指标，对均匀光源的照度、标定图片数量以及标定靶标上棋盘格尺寸3个影响因子做了相应的分组对比实验。研究结果表明，选择亮度高的光源提升标定准确度达到38%以上；特征点数目156个时，仅需18张～22张标定图片；相对较小的棋盘格尺寸可以使得标定准确度提高50%。以上结果充分说明了光源、图片数量和棋盘格尺寸对于提高相机标定准确度具有重要

空压机的工作参数直接影响燃料电池的性能，为了控制空压机的压力，建立了空压机的压力控制模型，用RBF神经网络和Ehnan神经网络分别对同一组实验数据进行了拟合分析，仿真结果表明，空气压力控制系统采用RBF神经网络的空压机辨识模型，实时性好，偏差小．