一种新的非高斯随机振动信号的模拟方法

传统的环境振动试验常将随机振动信号假设服从高斯分布,且利用功率谱密度（PSD）来作为试验条件。然而实际环境中结构所受到的振动激励很多呈现非高斯性,且PSD只能描述信号的低阶统计量,无法描述非高斯信号的峭度和偏度等高阶统计量。针对此情况,研究了在窗函数幅值调制法（AMT）基础上利用自PSD和峭度生成非高斯信号的方法。针对调制信号的生成,提出了近似模拟方法。通过Weibull和Beta 2种分布构造调制信号,研究分布参数与目标峭度值之间的关系,并分析2种分布合成目标峭度值的范围。案例验证了仿真生成的非高斯信号与实测外场数据具有相同的PSD、概率密度函数（PDF）和峭度值,进而证明了方法的正确性。      

飞行器助推段振动环境分析

对飞行器助推段非平稳随机振动信号采用局部平稳模型进行分析,把此段非平稳随机信号的时变谱分解成2个独立的过程:决定时变均方值的确定性过程和决定频率特性的平稳随机过程.利用小波分析对确定性信号和随机信号进行分离,用信号的全部带宽计算非平稳信号的时变均方值,缩短了平均时间,减少了偏置误差;用信号的整个持续时间确定非平稳信号的谱特性,提高了频率分辨率,减少了随机误差.对分离出的平稳随机振动自功率谱密度进行了归纳,得到了飞行器助推段的振动环境.      

基于EMD及PNN的航天器振动环境分析

针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD (Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Network)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解, 使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF(Intrinsic Mode Functions),利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度,对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构, 以此得到原始信号的时变自功率谱密度.仿真结果和实例分析表明:和传统的时频分析法相比,该方法直接使用信号数据,避免了相关估计计算,减小了计算工作量;无交叉干扰项,提高了信号的时频分布特性,具有较高的时频分辨率;对各工况下航天器的振动信号能有效的进行分析,具有较强的信号特征提取能力.      

一种可靠性试验实测振动数据的处理方法

针对传统实测振动数据归纳方法只能处理正态分布数据的问题,引入选择约翰逊曲线的方法,采用约翰逊曲线对非正态情形的实测振动数据进行拟合,给出了非正态情形一定概率下的实测振动数据功率谱密度上限.在此基础上提出了一种可靠性试验实测振动数据的处理方法.将该方法用于某产品可靠性试验实测振动数据的处理中,计算结果表明,该方法不仅能给出任意分布实测振动数据功率谱密度概率上限,而且与传统方法比较,给出的数据上限能更真实反映产品振动环境条件.      

公路路面不平度的数值模拟方法研究

研究了一种公路路面不平度的数值模拟新方法,该方法直接对给定的公路路面不平度功率谱密度进行研究,经过一系列处理获得路面的不平度值.充分考虑了所关心的汽车固有振动频率和行驶速度影响后,利用该方法对C级公路路面进行数值模拟,模拟结果表明:利用该方法所得路面不平度的功率谱密度与给定的功率谱密度是准确一致的.      

乏信息空间机械臂随机振动信号的灰自助评估

经典的统计学方法无法解决乏信息数据的评估问题。结合自助法和灰色系统理论,提出一种实现乏信息空间机械臂随机振动数据估计的灰自助方法。运用自助法对乏信息振动功率谱密度进行自助再抽样得到大量样本数据;利用灰色系统理论和最大熵理论建立灰自助模型,构建振动功率谱密度在不同频率点的灰自助分布。利用灰自助方法得到随机振动功率谱密度的真值估计和区间估计。提出了可靠度偏差和区间准确度2个指标对区间估计进行评价。灰自助方法与灰色方法和自助法的对比与测量实例表明,真值估计平均相对误差小于5%,在不同置信度水平下区间估计的准确度高于97%。      

基于谱峭度与双谱的轴承故障诊断方法

针对强背景噪声情况下的轴承故障诊断问题,提出了一种基于谱峭度与双谱的轴承故障诊断方法。该方法采用谱峭度检测振动信号瞬态频带,利用最优带通滤波器抑制振动信号中的噪声得到滤波后信号。由带通滤波器的带宽确定低频矩形区域,计算落于该区域内的信号包络的局部双谱图,依据局部双谱图诊断轴承故障。仿真分析表明,强背景噪声和滚动体滑动会造成传统轴承故障诊断方法（如峭度、功率谱、包络谱）失效,而该方法能够有效地抑制噪声,更准确地诊断轴承故障,并通过6205-2RS JEM SKF轴承诊断实例,说明了该方法的有效性。     

原子钟噪声的高阶谱分析

处理随机信号通常使用现代谱估计方法,但是这种方法一般只能处理平稳的高斯信号,使用高阶谱分析可以克服这些缺陷。利用现代谱估计法和高阶谱法分别估计原子钟数据的功率谱,并对功率谱进行拟合,可分析原子钟的噪声特性。理论分析及实验结果表明,高阶谱分析能有效处理实际信号中的非平稳非高斯问题。     

球头锥-柱再入飞行器的动力环境预示

考察了超声速和高超声速流场中一类球头锥-柱再入飞行器表面稳定压力和脉动压力的分布特性,利用CFX(Computation Fluid Explorer)软件建立球头锥-柱的外流场域网格,对其进行定常、非定常流场分析,给出一套预测表面稳定压力和脉动压力环境的工程新方法.将该方法与理论和经验估算方法进行了对比分析,验证了该方法的可行性和适用性.同时利用该方法研究了马赫数、来流攻角等因素对再入飞行器表面脉动压力环境的影响.利用ANSYS大型软件建立了再入飞行器导弹头部的动力学分析模型,根据确定的再入飞行器表面脉动压力环境和随机振动分析理论,采用有限元谱分析方法计算得到该飞行器弹头部件的随机振动响应加速度的均方根值和功率谱密度曲线,计算结果满足工程应用的要求.      

高超声速飞行器冲压燃烧室随机振动响应分析

利用高超声速冲压发动机燃烧室结构试验结果完成了地面试验状态下燃烧室壳体复杂结构随机振动响应分析,并与试验结果进行了对比分析,试验验证了所采用的飞行器复杂结构随机振动响应分析方法和技术途径.在此基础上,采用试验压力载荷数据,对飞行状态下燃烧室结构的随机振动响应进行了分析,得到燃烧室结构加速度响应的功率谱密度曲线及均方根值,该项工作对飞行器的动力环境初步预示工作具有重要的工程应用价值.      

在MATLAB中模拟平稳随机过程

叙述了平稳随机过程理论的基本定义,以及运用实谱分解方法模拟平稳随机过程的原理.全面分析了在微型计算机上使用MATLAB软件模拟平稳随机过程的注意事项,包括:信号源的选取,仿真算法和相应参数的设置,由于功率谱密度的不同定义而需要进行相应的调整等3个方面.结合大气紊流和航空母舰在海上的随机运动的2个实例,给出了在MATLAB中模拟类似过程的方法,并对结果进行了检验.分析表明在MATLAB中能够较好地模拟平稳随机过程.      

Non-Gaussian clutter characterization applied to OTHR using a mixture of two Rayleigh probability density functions

A practical technique for characterizing non-Gaussian radar clutter is specified and demonstrated using Over The Horizon Radar (OTHR) data, as an example. The technique employs maximum likelihood to fit the probability density of the clutter amplitude returns to a mixture of two Rayleigh probability densities instead of the single Rayleigh density typically used for Gaussian clutter. This model for non-Gaussian clutter is fully specified for any set of clutter amplitudes by a log likelihood, two Rayleigh parameters, and a mixing coefficient. A 3D plot of these values yields an easily-visualized clutter characterization, as is illustrated using OTHR data. This technique is a demonstration of clutter characterization using OTHR data, but the method can be applied to characterize other types of clutter data.     

卷积线性混合模型下的复非高斯信号盲源提取

雷达信号的多径效应导致基于瞬时线性混合模型的盲源分离算法不再适用。为此，提出了一种基于FastICA的复非高斯信号盲源提取方法。该方法将混合系统建模为卷积线性混合模型，使得信号模型中不需要将每个多径信号都看作一个独立的源信号，既节约了接收通道数量，又降低了盲源分离过程的复杂度，利用待提取信号的非高斯性实现高斯背景下复非高斯信源的提取。实验结果表明：在信干比为-30 dB时，所提方法能够快速、有效地处理卷积线性混合模型下复非高斯信源的提取问题，为该场景下的微弱信号提取提供了一种新的方法。     

基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

Performance assessment of real-time orbit determination for the Haiyang-2D using onboard BDS-3/GPS observations

The Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers equipped on the Haiyang-2D (HY-2D) satellite is capable of tracking the signals of both the third generation of BeiDou satellite navigation System (BDS-3) and the Global Positioning System (GPS), which make it feasible to assess the performance of real-time orbit determination (RTOD) for the HY-2D using onboard GNSS observations. In this study, the achievable accuracy and convergence time of RTOD for the HY-2D using onboard BDS-3 and GPS observations are analyzed. Benefiting from the binary-offset-carrier (BOC) modulation, the BDS-3 C1X signal includes less noise than the GPS C1C signal, which has the same signal frequency and chipping rate. The root mean squares (RMS) of the noises of C1X and C1C code measurements are 0.579 m and 1.636 m, respectively. Thanks to a ten-times higher chipping rate, the code measurements of BDS-3 C5P, GPS C1W and C2W are less noisy. The RMS of code noises of BDS-3 C5P, GPS C1W, and C2W are 0.044 m, 0.386 m, and 0.272 m, respectively. For the HY-2D orbit, the three-dimensional (3D) and radial accuracies can reach 31.8 cm and 7.5 cm with only BDS-3 observations, around 50 % better than the corresponding accuracies with GPS. Better performance of the BDS-3 in RTOD for the HY-2D is attributed to the high quality of its broadcast ephemeris. When random parameters are used to absorb ephemeris errors, substantial improvement is seen in the accuracy of HY-2D orbit with either BDS-3 or GPS. The 3D RMS of HY-2D orbit errors with BDS-3 and GPS are enhanced to 23.1 cm and 33.6 cm, and the RMS of the radial components are improved to 6.1 cm and 13.3 cm, respectively. The convergence time is 41.6 and 75.5 min for the RTOD with BDS-3 and GPS, while it is reduced to 39.2 and 27.4 min after the broadcast ephemeris errors are absorbed by random parameters. Overall, the achievable accuracy of RTOD with BDS-3 reaches decimeter level, which is even better than that with GPS, making real-time navigation using onboard BDS-3 observations a feasible choice for future remote sensing missions.