噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位法

提出了一种噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位方法,该方法基于房间共振模型和多通道自适应特征值分解算法,利用自适应次梯度投影方法迭代地估计声源至各麦克风的脉冲响应系数,从而获得各麦克风对的时延差,并利用几何方法计算声源位置。针对眼镜数字助听器四元麦克风方阵的仿真表明,所提出的自适应次梯度投影方法在强噪声环境中的鲁棒性和定位精度优于传统NLMS算法。     

基于自适应对抗学习的半监督图像语义分割

现有的自适应对抗学习方法采用固定惩罚因子在不同特征层进行监督学习,并采用FCN(Fully Convolutional Networks)作为判别器的基础框架,模型缺少泛化能力,在分割较复杂场景时易造成类感染和类漂移。针对该问题,提出了一种学习率自适应的对抗学习的图像语义分割方法。该方法设计了一种类似SegNet结构的网络判别器,采用最大池化进行非线性上采样,既继承了FCN的优势,可以输入任一大小的图像,又保留了相对精细化的特征相关性信息。由于提出的模型可以通过自适应学习率调整对抗损失与交叉熵损失的权值,从而更新生成器的分割网络,所以提高了语义分割的精度;此外,提出的模型在判别器中采用了SegNet框架代替FCN框架,克服了暴力池化问题,且能够将未标记目标数据集的边缘信息引入网络结构中,从而能有效纠正网络的边缘区域,较好地保持图像的边缘细节,从而使分割结果更为精细。在PASCAL VOC2012标准数据集进行实验,并与现有的性能较好的弱监督分割模型相比,实验结果表明:本文模型能够更精细地分割出较复杂背景的目标,有效地缓解类感染和类漂移,并且有效地保留了边缘细节。     

多约束实数权的直接数据域算法在空时自适应处理中的应用

传统的空时自适应处理算法通过权矢量幅度和相位的改变来实现,本文研究了空时自适应处理中一种改进的直接数据域(Directdata domain,DDD)算法。该方法仅通过权矢量幅度的改变,对一次样本数据进行处理,有效地抑制杂波和干扰,实现对目标信号的正确估计。采用实数权减小了运算量,降低系统的复杂程度。当目标信号的方向与天线波束指向有偏差时,采用多约束的方法,保证系统在目标信号方向的增益。仿真结果表明该方法的有效性。     

基于自适应压缩感知与处理的雷达多目标跟踪

自适应压缩感知与处理方法(Adaptive Compressive Sensing and Processing,ACSP)能够减少计算负荷,但现有的基于自适应压缩感知与处理的雷达目标跟踪方法仅限于单目标的跟踪,针对该问题,提出将自适应压缩感知用于雷达多目标追踪。通过对回波进行稀疏表示,设计改进字典(稀疏变换矩阵)。在测量过程中,采用自适应权重替代随机高斯矩阵,构造和配置感知矩阵,基于压缩感知采样的接收数据来建立测量模型。由于测量与目标状态的非线性关系,采用结合联合概率数据关联方法的似然粒子滤波器对目标状态实时顺序估计,从而克服了多目标跟踪中的数据关联问题。理论仿真实验结果表明,改进的自适应压缩感知与处理方法实现了对多目标跟踪。     

旋翼—机体耦合动力稳定性的主动控制现状与发展

直升机的地面共振和空中共振主动控制技术是一种新兴的很有发展潜力的技术。目前的控制方法包括桨距控制法和后缘附翼控制法。本文综述国内外学者在这一领域的理论研究工作，并加以评论，指出存在的问题和将来的研究方向。     

基于顶点分类的曲面三角网格模型自适应光顺研究

逆向工程中由测量数据得到的三角网格模型往往含有大量的噪声、扰动及不规则三角片，需对其进行光顺处理，以满足后续处理的使用要求。本文首先提出了一种新的网格模型顶点法矢计算公式，该公式采用网格模型中三角片面积与顶角角度综合加权，可同时反映三角片面积与顶角角度对顶点法矢的影响。在此基础上，对网格模型顶点进行了分类处理，提出了能够反映网格顶点特征性质的顶点势概念。势为1的点为特征点，势为0的点为普通点。最后，提出了一种新的自适应曲面三角网格模型光顺方法，综合了普通拉普拉斯光顺法与平均曲率法的优点。在该方法中，顶点调整方向为拉普拉斯光顺矢量在被调整顶点切平面上的分量与该点法矢的加权合成；顶点调整幅度根据顶点类别的不同而不同，特征点的调整幅度小，普通点的调整幅度大，从而可保护原有特征。实例表明，与现有方法相比，该方法在有效去除噪声，匀化三角片的同时，充分保留了初始网格模型上的特征。     

基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

应用于三相功率因数校正的空间矢量快速算法

提出了基于数字信号处理器TMS320F240的一种空间矢量PWM算法。通过预分解矩阵，由期望电压矢量直接计算空间矢量在各个扇区内的作用时间。该算法不需要正弦函数和反正切函数查表，故程序运算速度和控制精度明显提高，对提高开关频率、提高PWM整流器的功率密度有重要意义。文中还给出了一种判别扇区的方法，仿真和实验结果验证了该算法的有效性。     

一种基于多源数据的网络实体推断方法

网络空间中的实体推断是网络空间测绘研究的重要内容之一,主要通过综合多源数据实现对网络空间中各类实体的分类与识别。本文首先提出了网络空间的实体分类模型,基于此模型提出了一种低开销的网络实体探测分类方法。首先对于探测发现的IP地址,采用别名解析技术将属于一个设备的多个IP映射为一个网络实体;然后采用决策树对网络实体分类进行粗粒度分类;最后,再基于贝叶斯网络进行详细分类。为验证分类效果,以江苏省某市为例进行了探测分析并与备案数据进行了对比,试验结果表明该方法可以有效地对网络空间中的各类实体进行判别,从而为网络空间地图构建、态势分析等应用提供技术支撑。     

基于经验模态分解的有限阵元宽带自适应阵列DBF方法

针对有限阵元条件下宽带自适应阵列自由度不够和抗干扰性能下降的问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的宽带自适应阵列数字波束形成(Digital beamforming,DBF)方法。该方法首先对阵元接收的快拍数据进行EMD处理,然后对各个模态函数矩阵应用线性约束最小方差(Linearlyconstrained minimum variance,LCMV)波束形成算法求解自适应权矢量,最后对信号进行重构。与传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)子带自适应阵列方法相比,该方法具有以下优势:适用于阵元数目受限的宽带自适应阵列,无需事先指定模态函数划分的频段,可以提高阵列处理的自由度。仿真验证了所提方法的有效性。     

基于阴影信息的多视角SAR图像识别

传统的SAR图像识别技术主要基于目标的电磁散射特性,而目标阴影信息对SAR图像目标识别具有重要的作用。若能获取同一目标在多个方位角下的多幅SAR图像,可改善目标识别的性能。针对该问题,本文提出了一种基于隐马尔可夫模型及阴影信息的多视角SAR图像识别技术。该技术提取目标阴影形状的链编码作为特征向量,并结合同一目标在不同方位角下的多幅图像的特征向量,生成该目标的特征序列,然后利用HMM对特征序列进行识别。仿真结果表明,该方法可有效实现SAR图像目标识别。     

解线性方程组的广义共轭梯度法的一种推广

解线性方程的广义共轭梯度法可以看成是一种Ｋｒｙｌｏｖ子空间的方法。本文从这点出发给出了ＧＣＧ法的一种推广。新方法所求得的近解能使得残量范数在相应的Ｋｒｙｌｏｖ子空间上取得最小值。在处理对称正定问题时,它等价于共轭残量法。但由于迭代过程中不再产生和存储Ａ－共轭向量,方法的实现更为简单。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。     

一种典型工程结构风致振动现场测量

对一个建筑结构风致振动进行了现场测量研究.结构风振位移采用摄影法测量,由于观测目标不可触及,测量中采用了一种新的摄影定标方法,即利用正多边形物体来标定摄影比例尺,解决了难以接近的观测目标的动态位移测量问题.现场测量得到了某特定气象条件下当地大气湍流的平均风速、湍流度、风谱、积分尺度等统计量和结构风振最大位移,固有频率,阻尼比等振动参数.     

一种修改的B—H法及其应用

本文中提出了一种修改的Ｂｅｎｆｉｌｄ－Ｈｒｕｄａ法，它改善了主体部件模态基的独立性条件，允许主体部件的自由－自由状态模态参数直接参与综合过程，因而可以直接利用实验模态分析的结果，这使它有可能在星．简耕合分析中得到应用。算例表明，只要选取适当数量的基向量，本文方法的精度可满足工程要求，但是该法的综合效率低于Ｂ－Ｈ法，尚待改进。     

二维EBG结构及覆盖目标散射特性研究

利用时域有限差分方法模拟电磁波在二维电磁带隙结构中的传播,计算了不同模式的电磁波入射下的S参数,研究目标覆盖周期性介质层结构的散射特性。计算结果表明,电磁带隙结构的周期性层数能够影响衰减深度,但不会影响阻带范围,而且对TM波和TE波有不同的阻带特性,由于电磁带隙的作用,周期性介质层能够降低目标的雷达散射截面,为目标隐身提供了一种新方向。     

高超声速带喷流级间分离试验中腹支撑干扰影响特性研究

通过数值方法研究了高超声速级间分离测力试验中腹支撑对一级、二级弹体气动力的干扰规律,对试验中采用的“归零”干扰扣除方法得到的修正结果进行验证。主要研究不同迎角、级间距下腹支撑干扰对一级、二级流动结构和气动力特性的影响。研究结果表明,腹支撑干扰引起腹支撑一侧喷流出射高度增加。而腹支撑干扰引起的一级轴向力干扰量相对于轴向力原始量较小,一般小于2%,基本不需要进行修正。二级轴向力腹支撑干扰量百分比在0.1D(D 为模型参考直径)级间距、2°迎角状态最小,但也达到了10%,需要考虑进行修正。0.1D 级间距时二级法向力腹支撑干扰量采用“归零”修正方法的误差最小,约为0.005,基本可以接受。法向力的“归零”修正更适合于在0.1D 级间距下一级模型上进行,一、二级模型在0.5D 级间距下均不宜采用“归零”修正方法。     

RCD箝位正激变换器的分析研究

正激变换器因电路简单而广泛应用于中小功率变换场合。但是它的一个固有缺陷是功率晶体管截止期间变压器必须磁复位，因而需要采用附加的复位电路。本文详细介绍了ＲＣＤ箝位正激变换器的工作原理，给出了ＲＣＤ箝位网络的设计准则和步骤。实验结果证实了理论分析的正确性。     

Geo-location for Ground Target with Multiple Observations Using Unmanned Aerial Vehicle

In order to improve the target location accuracy of unmanned aerial vehicle(UAV),a novel target location method using multiple observations is proposed.Firstly,the camera intrinsic parameters are calibrated.Then,the weighted least squares estimation is used to improve the localization precision because the traditional crossover method is vulnerable to noise and has low precision.By repeatedly measuring the same target point,a nonlinear observation equation is established and then covered to linear equations using Taylor expansion.The weighted matrix is obtained according to the height of the measurement point and the camera optic axis pointing angle,and then the weighted least squares estimation is used to calculate the target position iteratively.Finally,the effectiveness and robustness of this method is verified by numerical simulation and flight test.The results show that this method can effectively improve the precision of target location.     

魏格纳-维尔分布在机载武器振动应力研究中的应用

以时频分布的交叉干涉项为引线,简述W inger-V ill分布和由其演化的几种时频分布方法、特点以及时频分布的重排原理,通过实例比较了这几种时频分布方法在实际信号处理中的应用效果,结果表明,重排后的时频分布可以有效地抑制交叉项与提高信号的时频聚集性,从而为准确定义机载武器的试验时间提供理论依据。