用于解距离和速度模糊的算法(英文)

为了提高检测性能和实现多功能 ,PD雷达常采用高、中、低脉冲重复频率 PRF。对应一定的脉冲重复频率 ,PRF会出现测距模糊、测速模糊。以聚类算法为基础 ,本文介绍了一种用于雷达目标解距离、速度模糊的滑窗相关器算法。该滑窗算法是一种遍历性的算法。文中对该算法的解模糊正确率、运算效率进行了讨论 ,分析了解模糊正确率与脉冲重复频率 PRF、检测范围、滑窗宽度间的关系 ,同时给出了仿真结果。     

民用航空发动机型号审定概念设计阶段风险模型

为了在审定项目概念设计阶段识别潜在风险并规划处理措施以提高审定效率,通过综合条款分类统计、符合性方法及实施风险、技术要点解析等方法建立了典型民用航空发动机概念设计阶段工作模型,并开发了条款工作状态信息表。模型在某型民用航空发动机型号审定的实施识别了278项潜在风险,并针对典型结构完整性条款从要求确定到设计实现各个过程的潜在风险进行了详细分析,验证了模型的有效性。     

面向适航要求的涡轮发动机限寿件概率失效风险评估方法

为了满足适航规章关于民用航空涡轮发动机限寿件的要求,通过综合分区概率统计、应力-强度干涉理论、线弹性断裂力学等方法建立了限寿件失效的概率风险评估数学模型,确定了模型的数值解法,开发了计算程序,并结合咨询通告中所提供的校准算例完成了模型的验证工作.评估结果表明,寿命期内不进行无损探伤检查和在10000循环进行一次检查的限寿件示例失效风险分别为1.45×10-9次/飞行循环和1.0×10-9次/飞行循环,完全符合校准算例,表明了评估方法能够反映适航规章关于限寿件失效风险分析的要求.      

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法

在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了盲稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法的重构精度和速度分别提高了8.5%和9.2%。     

旋转盘腔预旋角度的敏感性分析

采用单向FSI(fluid structure interaction)数值方法,研究转静系旋转盘腔进气预旋角度的变化对冷却效果的影响,并依据旋转盘腔冷却问题的工程评价体系对冷却效果进行评价.结果表明:当进气和旋转雷诺数均不变时,旋流比是进气预旋角度的单值函数.旋流比的改变能够使流动结构发生变化,影响盘面换热效果和转盘温度分布,导致与温度梯度相关的热应力也发生变化.随着旋流比的增加,旋转盘腔的流阻损失增大,迎风面平均换热效果呈现先减弱后增强的趋势,转盘整体应力水平上升,以及在盘心处的最大等效应力值增大.进气预旋角度的变化能够从部件承受能力和实际使用载荷两方面对涡轮盘的失效概率产生影响,因此,在涡轮盘腔设计阶段,需考虑预旋角度对涡轮盘安全性的影响.      

基于平均相位增量法的多普勒中心估计方法研究

为了实现高分辨率成像,在保证系统实时性的同时还要保证中心频率估计的精度。研究了利用平均相位增量法精确估计多普勒中心的仿真实现过程,并利用这种方法对实测数据进行了中心估计和成像,取得了较好的效果。     

基于塔形形态算法的SAR图像相干斑抑制

提出将塔形形态算法用于抑制SAR图像中相干斑处理，为减少塔形处理中由于下采样造成的信息损失，从并行处理的角度出发，对塔形形态滤波器提出了改进，将下采样中的各子图同时进行形态滤波处理，在上采样中将各子图合并。经分析和处理表明这两种算法用于SAR图像滤波都能有效地去除相干斑噪声。与塔形形态滤波、Lee滤波器算法比较，采用并行算法处理后图像的各项指标有明显的改善。     

改进的基于二维直方图的最大模糊熵分割方法

针对基于一维直方图的传统模糊熵算法对噪声敏感的问题,提出了一种新的基于二维直方图的最大模糊熵图像分割算法。新算法根据中心像素与邻域均值之间的关系划出二维灰度直方图中的有效区域,并考虑了图像的空间信息,将二维灰度直方图中像素的邻域均值的隶属度与中心像素隶属度相结合,得出新的隶属度计算方法,然后通过最大化模糊熵函数来确定图像的最优分割阈值。通过对实际图像的分割实验,表明了本文算法具有良好的去噪和图像细节保持能力。     

基于模糊CFAR的SAR图像非均匀背景目标检测算法

CFAR是目前应用最为广泛且实时有效的SAR图像目标检测算法,在非均匀背景情况下,一般的CFAR检测都会存在大量虚警.引入模糊逻辑的概念,提出了一种非均匀背景的SAR图像模糊CFAR目标检测算法.基于Weibull分布,分别推导出模糊CA-CFAR和模糊OS-CFAR的隶属函数,并根据相应的模糊融合准则进行融合处理,得到模糊CFAR检测器的中心门限.仿真结果表明,模糊CFAR检测算法在非均匀背景的SAR图像目标检测中,具有较高的检测概率,且虚警少,具备一定的实用价值.