运载火箭飞行振动信号盲源分离方法

针对振动信号在火箭复杂结构传播过程中产生强卷积效应导致振动源信号提取精度低的难题,研究了一种基于卷积盲源分离的火箭振动信号自适应提取方法。该方法基于振动源之间的独立性,建立四阶统计量的目标函数,并采用随机梯度法实现参数的自适应更新,优化建立火箭复杂结构系统的逆滤波器结构,进而得到原始的振动源信号。通过对某运载火箭发动机的高频振动数据进行分析,结果表明：相比于线性自适应盲源分离方法、非线性自适应盲源分离方法,卷积自适应盲源分离由于考虑了实际中的卷积效应和欠定情况,分离结果中能够明显找到与涡轮转动和燃烧对应的频率,以及一些宽频激励,验证了提出方法的有效性。     

多特征实优化PolSAR图像舰船目标增强方法

极化合成孔径雷达(PolSAR)数据蕴含了丰富的极化信息,已被广泛应用到海上舰船检测中。针对检测过程中存在的相干斑模糊、甚至淹没目标问题,采用多个特征通过实优化,提出了一种新的PolSAR图像舰船增强方法。在大量实验基础上,该方法首先选择了效果较好的极化白化滤波、极化熵与Pauli分解中舰船成分作为参与优化的元素,然后利用实优化融合来提取最优目标增强特征图,最后通过Radarsat-2全极化数据进行了验证。实验结果表明,该算法能有效抑制相干斑,同时增强海上舰船目标。