低空逃逸小RCS目标PD雷达探测技术C

雷达面临的挑战之一是来自于对低空逃逸微弱目标的探测。现代军事逐渐向低空领域扩展,超低空逃逸技术也在日益发展,促使对低空逃逸微弱目标检测技术研究的地位日益提升。雷达对低空微弱目标进行下视探测时,目标的低空和超低空飞行致使雷达接收的回波功率变弱,被淹没在强烈的背景杂波中。与传统脉冲多普勒PD（Pulse-Doppler）雷达不同,合成宽带脉冲多普勒雷达可以同时实现距离和速度的二维高分辨,并且具备良好的相参性和抗干扰性能。针对低空飞行目标的特点进行定性定量分析,对探测所遇到的杂波环境进行仿真验证,提供了一种基于合成宽带脉冲多普勒雷达低空逃逸小雷达截面积RCS目标的探测方法,并对参数设计进行优化分析,降低漏探概率。     

带马尔科夫参数的容错控制系统中系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系

讨论了带马尔科夫参数的容错控制系统 (FTCSMP)中 ,在保持系统随机稳定性的前提下 ,系统噪声与故障诊断检测延迟时间的关系 ,并进一步给出了确定故障诊断检测延迟时间范围的方法 ,为故障诊断方法的选择提供了依据     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

原子钟调相白噪声降噪方法

原子钟的五种噪声反映了它在一定时间间隔内的性能。当取样间隔小于1h,原子钟主要表现为调相白噪声。在地方协调时UTC(NTSC)的实时监控中,不仅要求参考原子时(RTA,用于地方协调时控制的参考)具有很高的长期稳定度,而且要求其短期稳定度亦很高。影响RTA短期稳定度的主要是个台原子钟的调相白噪声。首先讨论了确定原子钟短期噪声的方法,进而利用小波分析方法研究了原子钟调相白噪声分离与降噪的方法。     

振荡器相位噪声的研究综述

相位噪声是振荡器最重要的性能指标之一。综述了相位噪声的研究现状,包括基本概念、产生、表示方法和现有的研究方法,讨论了现有研究方法的特点和今后的发展趋势。     

尾缘锯齿结构对低压涡轮动静干涉噪声的影响

为满足现代航空发动机"更紧凑的级间距、更高的经济性和更低的噪声"的设计目标,低压涡轮轴向间距设计得越来越小.然而,较小的轴向间距将严重影响涡轮的气动性能及动静干涉噪声,这对流动及噪声控制方法提出了更高的要求与挑战.为此,采用大涡模拟结合FW-H方程研究了不同轴向间距情况下,上游静叶尾缘采用短、长锯齿结构时,一级低压涡轮...     

滚动轴承振动与噪声关系的灰色研究

以灰色系统理论为基础,通过实验,研究6201和6203轴承振动与噪声的关系。振动用加速度有效值描述,噪声以声压级表示。实验数据处理结果表明,轴承振动与噪声的关系不明显,并具有很大的不确定性。因此,不宜用轴承的振动代替轴承的噪声,应单独研究轴承的噪声问题,制订轴承噪声标准和相应的工艺标准。      

UC3843控制多路输出开关电源设计与实现

介绍了采用UC3843控制器的单端反激式开关电源的设计与实现,讲述了UC3843控制器内部电路及其特点,通过具体的多路输出开关电源设计实例分析了设计的主要步骤以及实际设计中应注意的问题,并提出了抑制噪声的措施,最后给出了该电源的性能测试数据。     

一种提高测量CCD成像系统MTF精度的数据处理方法

根据刃边图像的特点,采用中值滤波法、多剖线平均法以及局部滤波法对图像中的噪声进行前期处理,去噪效果好,使图像的有用信息损失小,提高了测量CCD成像系统调制传递函数的精度。实验表明,本文的数据处理方法能有效的提高测量CCD成像系统的传递函数的精度。     

火星探测器捕获段自适应卡尔曼滤波方法

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务中的节能、高效的导航方式。基于轨道动力学模型和星光角距的卡尔曼滤波方法已经被成功应用在天文导航系统中。在捕获段由于探测器所处动力学环境复杂,未建模的加速度误差,星历误差等都会造成过程噪声统计特性不完全。针对以上问题,提出一种根据新息和残差序列的变化趋势来调节过程噪声协方差阵的自适应平方根容积卡尔曼的方法（AQSCKF）。该方法先分别利用新息和残差计算调节因子,然后判断新息和残差的变化趋势,当新息和残差的变化趋势一致时,取二者调节因子的均值作为过程噪声方差阵的调节因子,对其进行调节。此外,本文还将该方法与传统的只利用新息或残差在线调节协方差阵的平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）方法进行对比,仿真结果表明,在解决由于过程噪声统计特性不能完全已知的问题上,AQSCKF算法不仅能显著提高导航精度,并且具有很好的稳定性。