脉动压力测量技术在火箭发动机试验中的应用

为研究和探索火箭发动机地面试验推力室脉动压力测量方法和数据分析技术,介绍了火箭发动机试验中脉动压力测量系统的组成和参数的测量方法;分析了引压导管的动态特性及其对脉动压力参数测量的影响;采用齐平安装的方式,按照所述方法建立脉动压力参数测量系统;结合推力室多个振动测点的数据,分别采用快速傅里叶变换(FFT)和小波包分解两种方法对脉动压力数据进行分析。根据两种方法的分析结果推断发动机在径向和切向产生了不稳定燃烧。对探索和推广脉动压力测量技术在火箭发动机试验和其他组合件试验中的应用具有重要意义。     

一种基于小波技术的GPS/SINS组合导航技术及试验

GPS／SINS的组合被认为是比较理想的导航系统,是目前导航技术发展的主要方向。为了进一步提高GPS／SINS组合导航系统的精度,文章在介绍了小波去噪原理的基础上,提出了一种基于小波技术的GPS／SINS组合导航系统新方法,并通过实际的静态试验给予验证。试验结果表明,采用该方法以后,组合导航系统的各项导航参数精度得到了非常明显的提高。     

一种小波变换像空间的再生核

利用一个常用的调制高斯函数作为小波母函数,得到小波变换像空间的再生核函数的具体表达式和小波变换的等距恒等式,并分析了小波变换像空间的结构,为一般的小波变换的像空间的研究提供了理论基础。     

基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制

在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果.     

基于局部三角变换的OFDM系统

正交频分复用(OFDM)调制技术由于具有良好的抗多径干扰能力和高效的频谱利用率,在许多数字传输系统中被广泛应用,成为当今卫星通信研究的热点。本文提出了基于局部三角变换（LTT）的OFDM系统模型,该系统带外频率谱密度下降快,并能保持相邻的OFDM符号的正交性。给出了用离散余弦变换（DCT）实现的快速算法及复杂度,并考查了最优基的选取。仿真和分析结果表明：该系统误码率比基于快速傅里叶变换（FFT）的系统更小,能更好地适应高速传输带来的大多普勒频移,更有效地利用带宽,为接收端对高速数据的解调提供很好的保证。     

Beamlet变换提取线特征的改进算法

文章首先利用二进方块中Beamlet基的对称、平行等几何性质对离散Beamlet基进行分类;然后通过定义一个新的二进方块统计量和建立一个新的能量函数,对Beamlet变换方法中利用BD-RDP提取线特征的算法进行改进.通过实验对比,该算法进一步减少了运算量,提高了线特征提取的速度,且对复杂结构图像中的线特征提取效果更为清晰.     

基于离散方波变换的脉冲星微弱信号周期性检测

为满足X射线脉冲星深空导航系统对脉冲星微弱信号周期性检测的要求,提出了一种基于离散方波变换(DSWT)的周期信号检测算法,并给出了其硬件实现方法.首先,通过对比DSWI和FFI变换核的相似性,证明了DSWT算法进行周期性检测的可行性,同时,研究了DSWT对白噪声的抑制作用;其次,DSWT的变换核仅取+1或-1,更适合硬件电路实现,给出了该算法的FPGA实现方法;最后,采用以Xilinx Spartan-3系列FPGA芯片XC3S2000为核心的开发板组成实验仿真系统,分别对实测和仿真脉冲星数据进行实验.结果表明:1.该算法可检测信噪比低于FFT算法;2.在信号输入完毕后3个时钟周期内即可得出计算结果,耗时比FFT算法少三个数量级;3.实现该算法所需的硬件资源少于FFT算法.     

分数傅立叶变换用于抑制SAR杂波背景检测慢速动目标

慢速运动目标在时、空、频域上都落入主杂波区。利用单通道SAR图像中静止背景的信息抑制静止杂波,可改善检测动目标的性能。分数傅立叶变换是线性变换,不存在交叉项,采用分数傅立叶变换搜索匹配动目标信号,使其能量汇聚。对称计算旋转角正负对称的分数傅立叶变换,在两个对称的分数傅立叶域中得到两个复信号,这两个复信号中静止背景的模处处相同,而包含动目标的区域,模的幅度有很大差别,计算对称的分数傅立叶域信号对应位置模的差,取绝对值,可对消静止背景,敏锐地检测动目标。实测数据表明本算法有效。     

用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪

准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.