基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

电缆偶发故障检测技术分析

电缆偶发故障一直是航空界的一大挑战,检测偶发故障的常用工具是万用表。本文针对常用的电缆偶发故障检测技术进行分析,通过实验验证出万用表的弊端,并指出正确的检测方法,为排故人员提供参考。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

倾角回转误差算法问题分析及改进

对倾角回转误差的算法和公式进行了积极探讨,对GJB1801-1993中倾角回转误差算法进行改进尝试并通过对测试方法进行理论分析和一组典型数据的计算结果对此予以进行证明。在此基础上对倾角回转误差算法进行了修正,增加约束条件:消除的一阶谐波分量必须幅值相同,相位相差90°,从而得到修正公式。再从基本误差定义出发,重新对倾角回转误差进行推导,得到了相同的结果。     

基于相对最值点的最小二乘直线检测方法

为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题，本文提出一种新的图像特征——相对最值点，并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络，并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点，进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差，最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明，本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比，检测直线的精度更高，检测速度更快。     

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度，在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下，在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序，对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪，提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位，最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明，这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。     

微通道中液滴和粒子的运动特性研究

微流控技术的快速发展反映了新型检测器件对微型化和集成化的要求，以及当前科学研究和工程应用逐步向多学科交叉领域过渡的趋势。其中，液滴和粒子是微流控技术中两种重要的操控对象。液滴和粒子的微尺度流动通常处于层流范围，然而尺度效应和界面效应将非线性因素引入流动，且受到通道结构、流动条件等多个控制参数的耦合影响，使得微尺度系统表现出多种复杂的流动现象。因此，从流体动力学的机理研究出发揭示微尺度流动的物理机制至关重要。本文综述了课题组近年来关于微通道中液滴和粒子运动的研究，分析了液滴/粒子特征参数的变化规律，界定了不同流动模式的分布状况及临界条件，明确了主导流动的关键参数并建立了相应的受力模型，以期探寻不同行为的操控方法。本文工作可为微尺度下复杂流动理论体系的完善及相关工程应用提供参考。     

移动机器人铣削制孔系统基准检测

结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。