模态分析与结构动力优化

现代工程结构往往承受地震、风、波浪等各种载荷,其减振设计是十分复杂的问题,需要将模态分析、有限元分析与减振技术、优化设计等技术结合起来,本文对这些问题进行了评述与讨论,并提出了一些方法。     

基于RCS观测序列的空间目标识别算法

针对低分辨率雷达体制下的空间目标识别问题,提出了基于RCS观测序列的空间目标识别算法.该算法首先对空间目标的低分辨雷达RCS观测序列进行离散小波变换,然后在时间-尺度平面上提取十个有效的统计特征,最后基于模糊分类来识别空间目标.应用四类空间目标的实测数据进行了仿真实验,取得了比较好的识别效果.     

一种有效的锯齿波调频信号识别方法

分析了锯齿波调频信号相位差分序列的特征,在此基础上给出了锯齿波调频信号的识别和参数估计方法,并采用多重相位差分改善了算法对低信噪比环境的适应能力.仿真给出了不同信噪比下对锯齿波调频的识别率.     

用于脉冲多普勒雷达EMI检测和角度测量的杂波滤波和处理技术

脉冲多普勒雷达发射一组脉冲重复频率（ＰＲＦ）恒定且相位相参的射频脉冲，叫做相干驻留间隔或ＣＤＩ。由此产生的雷达回波脉冲在雷达接收机／处理机的多普勒滤波器组中被当作一个整体并进行相参积累，以便为在杂波环境中检测小目标提供必要的相参处理增益和速度鉴别能力，相对较长的ＣＤＩ和最小天线扫描速率约束常常使目标照射限制在每个波束驻留时间的几个ＣＤＩ上，由于每个ＣＤＩ回波的功率可能因ＣＤＩ之间射频频率分集（为减     

固体火箭发动机工作异常的诊断与分析

把故障树模型的层次诊断方法引入固体火箭发动机的故障诊断，使固体火箭发动机的故障诊断快速、直观、形象。本文引用国内外三种固体火箭发动机的典型故障为例，阐述了层次诊断法的基本思想和应用，并得出了明确的分析结论。     

液体火箭发动机地面试车过程的实时故障检测方法研究

为解决液体火箭发动机地面试车过程中故障检测的及时性、实时性、可靠性和稳健性等关键问题,研究建立了稳态和启动工作过程实时故障检测与报警的自适应相关算法和包络线算法,并进行了大量试车数据的验证和地面试车的实时考核。结果表明,算法能对发动机启动和稳态工作过程中的故障及时准确地检测,并在地面试车的实时和强干扰环境下具有良好的可靠性和稳健性。研究结果对研制工程实用的我国运载火箭健康监控系统具有重要的理论和应用价值。     

基于主元分析法的液体火箭发动机传感器故障检测与诊断

针对液体火箭发动机的压力、温度、流量等传感器数据,给出了一种基于主元分析法的传感器故障检测与诊断方法。该方法能够在对测量参数相关性分析的基础上,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测与诊断。以某型LRE传感器组为研究对象,通过故障模拟,给出了该方法对4种典型传感器故障的检测与诊断实例。结果表明主元分析法对LRE传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

对数极坐标变换识别算法在成像制导中的应用

图像匹配是成像制导系统中常用的目标识别算法，但实时目标图与基准目标图存在的尺度差异以及旋转不可避免，这也导致失配率提高。针对这个问题，引入对数极坐标变换运算，根据对数极坐标图像的尺度、旋转不变性提出了新的目标匹配识别算法，一方面保证了在尺度变化及旋转下的高匹配率；另外新算法结合了变换图目标区域的轴向投影统计策略，保证了匹配运算量的降低；文中仿真实例验证了算法的优势与有效性。     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。