基于稀疏时频分解的空中目标微动特征分析

本文以直升机的RCS 信号为研究对象，利用Gabor 原子构造过完备时频原子库，在该库上实现基于匹配追踪（Matching Pursuit，MP）的信号分解，并结合遗传算法寻找最佳匹配原子。最后将每次分解得到的Gabor 原子进行Wigner-Ville 变换，利用结果叠加得到无交叉干扰项的信号的Wigner-Ville 分布（Wigner-VilleDistribution，WVD）。仿真结果表明，该方法能够提高稀疏分解的效率，并且用少量的Gabor 原子就能表示信号WVD。与直接进行Wigner-Ville 变换相比，本方法可以有效地抑制交叉干扰项，且保持高时频分辨率。     

圆度仪测量系统滤波特性的检定

提出一种用定标块检定圆度仪测量系统滤波特性的新方法。该定标块的弦高计算值通过测量系统的各滤波档时必定被衰减。我们可以利用这一弦高值衰减的特点检定其滤波特性。介绍了该方法的检定原理和实验结果。该方法的优点是比用微振动器检定具有更高的效率和更高的准确度，并且可利用检定圆度仪放大倍数的定标块来检定各种圆度仪测量系统的滤波特性。     

一种新的时频分析方法

针对如何消除或者减弱时频分布中交叉项的影响 ,学者们提出了许多方法 ,如伪WV分布和RID分布等等。在分析了STFT和伪WV分布的基础上 ,从频域滤波的角度给出了一种新的时频分析方法 ,它能有效的消除或者减弱交叉项的影响。最后 ,通过仿真实例验证了该时频分析方法的有效性。     

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化,细节模糊,严重影响户外成像系统的稳定性和有效性,因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题,提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先,对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件,再进行交叉双边滤波消除纹理效应,在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度,求出初始透射率;然后,用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减,得到边缘信息图,将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率;最后,结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型,恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象,去除边缘残雾,且实时性好。      

N通道滤波器的原理分析及其在微弱信号检测技术中的应用

微弱信号检测技术是现代测试仪表技术的一个重要部分,而滤波又是其核心,在很大程度上它决定着测试仪表的性能。因此,对先进的滤波力法进行探索和研究已显得越来越重要。本文所要论述的是一种新颖而又先进的、性能良好的滤波方法——N通道滤波。对从信噪比极小的噪声背景中提取有用的周期信号,该滤波方法有其独特的优点。     

激光干涉信号的时域平均滤波处理

时域平均法是从混有噪声的信号中提取周期性分量的最有效方法.本文分析了时域平均法对光电信号进行滤波处理在激光绝对法校准振动传感器相频特性中的应用.通过对其原理的分析,证明了该方法在实现对有用信号滤波的同时也保证了信号的线性相位变化.     

WVD用于SAR运动目标检测和成象的参数估计法

基于联合时间频率两维分布的研究方法，探讨了ＷＶＤ变换用于合成孔径雷达运动目标检测和成象的可行性，给出了能得到运动目标精细成象的参数估计方法，对多点目标和面目标情况下ＷＶＤ存在的问题进行了研究，计算机模拟验证了算法的有效性。     

亚暴起始地磁指数判断的统计研究

利用2004年地磁西向电急流 AL指数, 亚暴电急流AE指数和场向电流AF指数来确定亚暴起始, 并与2004年亚暴极光起始进行对比. 研究发现, 如果以极光亚暴起始为时间零点, 亚暴的西向电急流AL起始和电急流AE起始主要分布于-5~+6 min的时间范围内, 但在-9~+9 min的时间范围内也有个别事例. 场向电流 AF 起始分布较宽, 可以分布于-8~+7 min的时间范围内. 平均西向电急流AL起始, 电急流AE起始和场向电流AF起始分别为0.5, 0.5, -0.1min. 通常西向电急流AL起始与极光起始同时的概率最高, 而多数情况下电急流AE起始和场向电流AF起始提前极光起始1min. 这些地面磁场指数确定的亚暴起始分布, 随着亚暴强度的增大(即最小AL指数减少, 最大AE指数增大, 最大AF指数增大)而向极光亚暴起始靠近. 对于5个超级亚暴来说, 其西向电急流AL起始和电急流AE起始都发生在极光起始之前. 这些结果说明对于大亚暴, 电急流的增加要早于极光爆发.      

Attenuation prediction for fade mitigation using neural network with in situ learning algorithm

Increasing demand of bandwidth in communication satellites has forced satellite links to be designed in Ku bands and above. But at these frequencies, rain and other tropospheric elements result in large attenuation. To mitigate the tropospheric attenuation of microwave satellite signals above 10 GHz using any standard Fade Mitigation Technique (FMT), it is essential to have a priori knowledge about the level of attenuation. Hence, short-term rain attenuation prediction models play a key role in maintaining the link in which necessary compensation can be applied depending on the early information of attenuation. This paper presents a method of attenuation prediction using Adaptive Artificial Neural Network. Here In situ Learning Algorithm (ILA) has been used to enable the system to track the non-stationary nature of the attenuation. To validate this, Ku Band data, collected at three different sites in India have been used for the purpose of prediction. The performance of the algorithm is determined through the estimation of prediction accuracy by comparing the predicted values with the measured data. Results obtained using the mentioned technique shows considerably good accuracy even up to 20 s of prediction interval with acceptable ratio between the under and over predictions. The prediction performance is evaluated for different prediction intervals. Furthermore the present model is also compared with the persistence model and the relative performance is quantified.     

跨音速机翼设计方法的改进

以Takanashi提出的"正反迭代、余量修正"的原理为基础,针对其当机翼上表面存在较强的超音速流动时,解的收敛性不好的问题,对Takanashi方法进行改进.具体方法就是在控制方程的双曲部分引入基于迎风格式的附加项.通过对某干线飞机机翼的设计,证明了改进后的方法是成功的,设计结果在超音区有很好的收敛性.      

Ku波段卫星通信雨衰预测

介绍３种计算Ｋｕ波段雨衰的数学模型,并且讨论其雨衰特性。根据３种数学模型预测各种情况下的雨衰值,并同实测数据进行比较。最后讨论我国雨区分布情况及Ｋｕ波段雨衰裕度。     

背景风场对中尺度受导重力波的影响

采用重力波的大气分层全波解法，计算得出了强逆风场作用下以及无风条件下中尺度重力波受导波模的色散曲线和衰减距离曲线，结果表明，强逆风场可以使得各中尺度受导波模衰减距离明显变长，并导致不同尺度重力波的衰减距离出现峰值分布，通过分析美国MillstoneHill台站和武汉电离层观象中的TID实测结果证实了这些风场支持的远距离传播波模的存在。     

Cloud attenuation statistics from radiometric measurements over a tropical location Kolkata,India

The objective of this study is to investigate cloud attenuation at 30 GHz frequency using ground-based microwave radiometric observations at a tropical location, Kolkata. At higher frequencies and lower elevation angles, cloud attenuation is of major concern at a tropical location. The location experiences high value of liquid water path (LWP), which is responsible for cloud attenuation, during the Indian summer monsoon (ISM) and pre-monsoon season. Significant amount of cloud attenuation has been observed during monsoon season at 30 GHz. Two years observations of exceedance probability of cloud attenuation and worst month statistics are presented. The variation of cloud attenuation with frequencies for different elevation angles has also been investigated. The seasonal and diurnal patterns of cloud attenuation are examined. Cloud attenuation, inferred from radiometric measurements before rain commencement, has been compared to rain attenuation at Ku-band. Exceedance probabilities of cloud and rain attenuation have been compared.