Gray bootstrap method for estimating frequency-varying random vibration signals with small samples

During environment testing, the estimation of random vibration signals （RVS） is an important technique for the airborne platform safety and reliability. However, the available meth- ods including extreme value envelope method （EVEM）, statistical tolerances method （STM） and improved statistical tolerance method （ISTM） require large samples and typical probability distri- bution. Moreover, the frequency-varying characteristic of RVS is usually not taken into account. Gray bootstrap method （GBM） is proposed to solve the problem of estimating frequency-varying RVS with small samples. Firstly, the estimated indexes are obtained including the estimated inter- val, the estimated uncertainty, the estimated value, the estimated error and estimated reliability. In addition, GBM is applied to estimating the single flight testing of certain aircraft. At last, in order to evaluate the estimated performance, GBM is compared with bootstrap method （BM） and gray method （GM） in testing analysis. The result shows that GBM has superiority for estimating dynamic signals with small samples and estimated reliability is proved to be 100% at the given confidence level.     

一种新的辐射源优化识别方法

针对证据理论无法获得传感器报告、无法处理具有冲突的传感器报告、计算复杂度高、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了一种新的辐射源优化识别方法。该方法首先利用灰色关联算法来获得传感器的报告,并且提出利用信息熵解决灰色关联分析中特征权重的选择问题。然后根据传感器证据报告的特点,引入传感器可信度因子,通过构造和分解代价函数将辐射源识别问题转化为求解一个凸二次优化问题。最后,给出了一种利用对数罚函数方法求解该问题的改进方法和步骤。理论分析和仿真结果表明,与证据理论相比,新方法具有更低的计算复杂度、更好的识别能力、更广的适用性和更强的鲁棒性。
     

基于显微CT 技术的C/ C-SiC 复合材料孔隙率测量方法

提出了一种基于显微CT技术的测量复合材料孔隙率的新方法,研究了C/C-Si C复合材料体积孔隙率测量原理,讨论了测量区域体积对测量结果的影响。研究结果表明,显微CT技术能够获取复合材料内部三维微观图像,通过灰度直方图阈值分割法能够较为精确测量C/C-Si C复合材料体积孔隙率,并且只有选择的测量体积范围超过一定值时才能获得较为精确的测量结果。     

基于灰色理论与专家系统的电子设备在线故障预测方法研究

针对电子设备的渐发性故障,提出了一种基于改进型灰色理论与专家系统的二阶组合故障预测方法.该预测算法不仅能够实现复杂电子设备的单测点故障预测和多测点综合预测,而且结合在线预测的需求,对原始的灰色模型进行了改进,在专家系统推理部分采用了一种位与运算的规则快速匹配算法,提高了诊断的快速性和准确性.试验结果验证了所提出方法的有效性与正确性.     

混沌型传感器(英文)

创造性地利用混沌的初值敏感性,提出了混沌型传感器的概念和结构,证明了将符号动力学的基本理论用于测量领域是可行的.然后,用开关电容实现了混沌型传感器的理论模型,并给出了基本的实验结果.该传感器具有灵敏度和分辨率高、结构简单,直接输出数字量的特点,开 创了混沌应用的新领域,同时也为探索新型传感器结构提供了一条可能的途径.     

从图像工程角度看CBERS-1卫星图像

文章从图像工程角度从灰度、纹理和边缘3个方面对CBERS -1卫星的图像进行了量化评价 ,并与同一地区的TM图像进行了比较 ,客观地反映了CBERS-1卫星的图像质量 ,提出了CBERS-1卫星图像的优势和需改进的方面。     

基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割

为了提高SAR图像分割精度,提出在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,同时考虑SAR图像像素间空间分布特征和局部灰度均值和方差等统计量给出多分辨双Markov框架下的GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及对应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。实验结果表明该方法用于一些高分辨SAR图像,与基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,在分割精度上能降低分割时的错分率。     

应用灰度特征的行星陨石坑自主检测方法与着陆导航研究

针对陨石坑阴影不明显的行星着陆导航图像,提出了基于图像灰度值特征的陨石坑自主检测方法,通过兴趣区快速确定陨石坑边缘分布,解决了一般陨石坑检测方法对图像太阳高度角的依赖问题。利用检测出的陨石坑视线信息,采用非线性预测滤波方法估计着陆器着陆阶段的位置和姿态;鉴于视觉着陆导航对照了场景状况的高度依赖性,提出了一种利用分形理论和相邻点分级方法的天体随机地景建模方法。最后验证了所提方法的有效性。     

Dynamic infrared scene simulation using grayscale modulation of digital micro-mirror device

 Dynamic infrared scene simulation is for discovering and solving the problems encountered in designing, developing and manufacturing infrared imaging guidance weapons. The infrared scene simulation is explored by using the digital grayscale modulation method. The infrared image modulation model of a digital micro-mirror device (DMD) is established and then the infrared scene simulator prototype which is based on DMD grayscale modulation is developed. To evaluate its main parameters such as resolution, contrast, minimum temperature difference, gray scale, various DMD subsystems such as signal decoding, image normalization, synchronization drive, pulse width modulation (PWM) and DMD chips are designed. The infrared scene simulator is tested on a certain infrared missile seeker. The test results show preliminarily that the infrared scene simulator has high gray scale, small geometrical distortion and highly resolvable imaging resolution and contrast and yields high-fidelity images, thus being able to meet the requirements for the infrared scene simulation inside a laboratory.     

基于灰度预测的无刷直流电机控制

针对传统PID控制器抗干扰能力差，参数调节繁琐等问题，提出了灰度预测控制器。对灰度预测算法进行了详细的理论分析和数学建模，利用最速梯度法对控制器参数进行调整，设计了参数自适应调整的控制器；对飞轮使用的无刷直流电机进行了较为准确的模型建立，并在此基础上设计了基于灰度预测控制器的电机控制仿真模型。通过仿真分析了两种控制器在正常加速和受到干扰两种情况下的不同表现，验证了灰度预测控制器在调节效果和稳定性等方面的优越性。