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李廷军: 作品数：102 被引量：310H指数：9; 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院电子信息工程系更多>>; 发文基金：国家自然科学基金'泰山学者'建设工程专项中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术天文地球航空宇航科学技术更多>>

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基于嵌入式计算机技术的虚拟仪器设计被引量：4: 2006年; 文中介绍虚拟仪器和嵌入式计算机技术的特点,分析虚拟仪器对传统仪器在测试过程中的优点,阐述基于嵌入式计算机技术的小型综合测试系统的设计方案,说明其主要功能,并给出硬件和软件结构设计。; 林瑜陈贻焕李廷军; 关键词：虚拟仪器嵌入式系统测试系统

实时数据采集系统的设计被引量：5: 2003年; 介绍了一种高速、实时的数据采集系统 ,重点介绍了该数据采集系统的软件设计。; 李廷军张朝英邱丽波陈怡焕; 关键词：实时数据采集系统 VISA 动态链接库多媒体定时器 ODBC

对运动目标多站时差定位和被动跟踪方法被引量：5: 2016年; 针对对运动目标的被动定位跟踪问题,建立了对运动辐射源多站时差定位及被动跟踪的数学模型,研究了基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的被动跟踪算法。首先,对运动目标建立了二阶常速运动模型,利用实时的时差定位结果和误差协方差矩阵作为扩展卡尔曼滤波的初始值和初始协方差进行被动跟踪;然后,进行了对运动目标定位跟踪的场景仿真,结果表明:扩展卡尔曼滤波实现了对时差定位实时结果平滑作用,使用该方法定位精度大大提高,目标轨迹更明显;最后,通过工程试验验证了该算法的有效性。; 张新华刘又铭冯奇张海波李廷军; 关键词：无源定位扩展卡尔曼滤波

可调陷波器的设计: 针对弱信号检测中的工频干扰,分析了双T网络陷波器的不足,提出了用RC零网络代替双T网络组成陷波滤波器,以实现同轴可调选频滤波,并给出了实用电路.; 李廷军邱军海钟阳春张芳江建涛; 关键词：陷波器滤波器弱信号检测工频干扰; 文献传递

基于MMSE的近似最优Lattice Reduction辅助线性并行检测算法被引量：1: 2013年; 现有基于Lattice Reduction(LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距。针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法。该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测。仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5dB。; 芮国胜张海波田文飚邓兵李廷军; 关键词：多输入多输出系统 LATTICE REDUCTION 最小均方误差

基于人工神经网络的自动控制系统被引量：7: 2006年; 对人工神经网络的基本模型进行了概述,介绍了神经网络控制的基本原理及其特性,指出神经网络控制是一种不依赖于精确数学模型的自动控制系统,研究了他在对高难度、不确定、非线性对象实现自动控制时的优势。然后又对人工神经网络在系统辨识、系统控制以及控制系统的故障诊断等自动控制领域的应用进行了研究。; 郝梓倩陈贻焕李廷军姜忠山李政; 关键词：人工神经网络自动控制神经网络控制故障诊断

一种基于多尺度的GPS动态滤波方法被引量：1: 2010年; 以GPS动态滤波方法为研究对象,首先采用了多尺度分析方法,将机动载体的"当前"统计模型与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合;然后结合常规卡尔曼滤波算法,建立起GPS动态滤波的多尺度数据融合估计新算法;最终在最细尺度上获得目标状态基于全局信息的融合估计值。将上述算法应用于GPS的动态滤波中,仿真结果表明,该算法相对于原始算法可有效提高目标状态的估计精度。; 林雪原李廷军徐志斌; 关键词：GPS动态定位小波变换

利用铷钟实现组合导航系统研究被引量：15: 2006年; 介绍了双星定位系统(RDSS)的局限性,提出了利用高精度时钟,即铷钟作为接收机内部时钟,如接收机能够测量用户至卫星的伪距,在气压高度表的辅助下,双星定位系统可以与捷联惯导进行有效的伪距组合。仿真结果表明,组合后的导航系统具有输出导航参数误差小的特点,为发展双星定位系统提出了一条新的思路。; 李廷军林雪原董文洪邱军海; 关键词：双星定位系统气压高度表

MMSE准则下近似最优MIMO分组并行检测算法被引量：3: 2013年; 在采用多天线高阶QAM的MIMO通信系统中,现有基于信道分组并行检测算法虽然接近最优检测性能但以牺牲计算效率为代价.针对这一问题,本文提出一种MMSE准则下基于信道分组的并行检测算法,不但有效降低计算复杂度,而且仍保证检测性能.该算法采用MMSE准则下格归约算法改进分组后条件较好子信道矩阵特性,并在消除参考信号基础上利用改进的子信道矩阵对剩余信号以非线性方式进行检测.仿真结果表明:对4@4和6@6MIMO系统,该算法检测性能达到最优,对于8@8 MIMO系统,比最优算法所需信噪比提高约1dB.复杂度分析表明:相比现有信道分组检测算法,相同检测性能下该算法在6@6 M IMO系统中复杂度降低90%以上,在8@8 MIMO系统中复杂度降低98%以上.; 芮国胜张海波田文飚张洋邓兵李廷军; 关键词：多输入多输出系统

基于RBF神经网络的数字模式识别方法被引量：2: 2004年; 在介绍径向基函数神经网络基本原理的基础上,讨论了基于RBF的数字模式识别的设计及其原则,包括识别数字网络模型结构、最近聚类学习算法等问题.; 赵秀丽李廷军金慧琴王怡苹; 关键词：神经网络