基于随机森林的航天器电信号多分类识别方法

针对航天器电特性信号数据存在数据量大、特征维数高、计算复杂度大和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)算法,对原始数据进行降维,提高计算效率和识别率,实现对航天器电信号数据的快速、准确识别分类。随机森林算法在处理高维数据上具有优越的性能,但是考虑到时间复杂度问题,利用主成分分析方法对数据进行压缩和降维,在保证准确率的同时提高了计算效率。实验结果表明:与其他算法相比,针对航天器电特性信号数据,本文方法在准确率、计算效率和稳定性等方面均显示出优异的性能。     

大型转动机械碰摩故障分析的声发射检测系统

汽轮发电机、空气压缩机等采用油膜支撑的大型转动机械,由于安装或运行中的原因,在转子旋转过程中,可能和器壁发生轻微的摩擦和碰击,简称碰摩.声发射技术在碰摩发生特别是故障早期诊断上有优越性.本系统的特点是没有沿用传统的计数、幅度、能量和持续时间等声发射特性参数,而是在声发射包络信号的频率分析中进行特征提取.声发射发生的过程分析和现场试验都表明这种方法对碰摩检测很敏感,在碰摩发生的起始阶段,包络谱中与转速同步的周期性分量显著增加.根据这种新的设计思想自行研制了BUAA碰摩声发射检测仪并对此作了介绍.     

基于CEEMDAN的雷达信号脉内细微特征提取法

有效的信号特征提取是高精度雷达辐射源识别的基础,以脉冲描述字为代表的传统特征已无法满足复杂电磁环境的需要。本文提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）的有效雷达辐射源脉内细微特征提取算法。雷达信号由对非平稳、非线性信号尤为有效的CEEMDAN分解产生的个别分量重构,抑噪效果通过1 000次蒙特卡罗实验得到验证,同时设计基于该重构的一种脉内特征空间。本文方法与主流特征提取方法的识别精度在6部雷达辐射源产生的3 000个不同脉内调制的加噪信号样本上进行了实验对比,结果表明不同种类信号样本在本文特征空间中清晰可分,本文方法较之主流方法更加精确,尤其在0 dB信噪比（SNR）下仍保持90%以上的高精度。      

基于MSST及HOG特征提取的雷达辐射源信号识别

针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩（MSST）时频变换及方向梯度直方图（HOG）特征提取的雷达辐射源信号识别算法。所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换（STFT）基础上进行多重同步压缩处理获得信号时频分布图,通过HOG算子对信号时频分布图进行HOG特征提取,将提取的HOG特征通过主成分分析法（PCA）进行降维,将降维后的特征参数送入支持向量机（SVM）对雷达信号进行分类与识别。实验结果表明：所提算法具有较低的复杂度,当信噪比为-8 dB时,仿真实验与半实物仿真实验针对9种典型雷达信号的识别准确率达到90%以上。     

空间目标的ISAR成像及轮廓特征提取

空间目标的逆合成孔径雷达（ISAR）成像由于受自身遮挡及噪声干扰等影响,导致生成的ISAR像难以直接进行图像分析及目标识别。由此,以空间目标的ISAR成像建模为基础对ISAR像处理及特征提取展开了研究。首先,分别建立了目标卫星的ISAR成像模型、ISAR信号模型及ISAR图像函数提取模型,并经过旁瓣抑制与相干斑滤波等初步处理得到了目标卫星的ISAR像。其次,采用Otsu算法、canny算子及Hough变换使卫星旋转至最长轴平行于像平面横轴,通过闭运算填充卫星内部孔洞,去除外部孤立噪声,并基于连通域思想分割出卫星所在子区域,实现了卫星的轮廓提取。所设计的图像处理算法能有效改善ISAR像质量,提取的卫星轮廓线能较好地勾勒出目标卫星的外形结构,为进一步展开卫星的识别工作奠定了重要基础。      

基于深度神经网络的空间目标结构识别

利用空间目标雷达散射截面(Radar Cross Section, RCS)序列开展空间目标结构识别是空间态势感知的重要组成部分。文章针对 RCS序列受目标物理特性、姿态特性影响大,序列信号非平稳特征明显的问题,利用深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）算法解决空间目标结构特征识别的问题;针对特征提取不具区分度的问题,提出利用分形分析提取RCS序列的分数维特征,并利用Fisher判决率对传统特征进行选取;介绍了DNN算法以及数据处理过程;最后,利用一组仿真测试数据对算法进行了仿真验证。分析结果表明,DNN算法在解决利用RCS序列进行目标结构识别这一问题中具有鲁棒性强、识别准确的特点。     

基于卷积盲分离的强干扰下通信信号分离算法

针对目前通信辐射源个体识别算法在实际试验中由于各类干扰信号和多径衰落导致识别率较低的问题,提出一种用于识别算法前端的信号分离算法,可有效地减少其他电磁信号对于识别算法输入信号的影响,从而提高在复杂电磁环境中通信辐射源个体识别的正确识别率。该算法将灾变策略和搜索状态的自适应引入量子粒子群算法,通过对混合信号的联合对角化从截获的观测信号中提取出目标通信辐射源的有用信号。为了更加系统、直观地衡量算法的分离效果,提出分离熵来量化算法的整体性能。仿真结果表明,该分离算法可以把目标通信辐射源的有用信号从复杂电磁环境中提取出来,从而提高通信辐射源个体识别在复杂电磁环境中的正确识别率,具有较好的可行性和有效性。     

一种地震动信号特征提取与分类方法

为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动,本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向量,构建改进的径向基神经网络分类模型,利用机器学习的方法提取稳定的信号多域融合特征,并实现准确的信号特征分类预测。由多类别挖掘信号的仿真实验结果可以看出,本文的算法和模型能有效提升地震动信号分类的准确率,对地震动干扰信号具有较强的鲁棒性。     

基于轴角转换芯片AD2S1210的圆感应同步器信号处理方法研究

设计了一套用于圆感应同步器测角系统的信号处理算法,并详述了其过程。在测角系统对感应同步器信号的解算中,该方法仅通过对轴角转换芯片AD2S1210输出的数字信号进行纯软件分析和处理来获得角位置信号的整数值。从而简化了测角系统的硬件电路,提高了测角实时性。     

一种改进的数字信号调制方式自动识别算法

数字调制方式的识别对于通信信号分析有着重要的作用。针对数字信号(2ASK,4ASK,2PSK,4PSK,2FSK和4FSK信号)的调制方式,提出了一种改进的数字信号调制识别算法(DMRA),并且对该算法提出了最佳门限的设置方法,使其适用于信噪比在5 dB-30 dB范围内变化的信号。该算法能够快速、自动地识别出已调数字信号的调制方式。计算机仿真表明:当噪声采用高斯白噪声,该算法在信噪比不低于7 dB时,对实际信号的识别正确率不低于92%。     

基于双谐振声波幅相控制的高声强级校准

对声强测量仪高声强级校准方法的发展历程、现状及水平进行论述,采用两个声压级高、失真度低的声源研发了高声强级校准系统,提出了双谐振声波幅相控制的新方法使声强级校准在频率500Hz时上限可达150dB以上,而失真度小于0.5%。给出高声强校准系统的校准实例和不确定度评估。     

基于双耦合Duffing振子的气液两相流动特性分析

提出了双耦合Duffing振子仿真系统检测小通道气液两相流型信号的方法。搭建了双耦合Duffing振子仿真系统,针对流型信号的特征确定了3个关键参数:阻尼比、耦合系数和频率,并应用典型混沌信号Lorenz和R9ssler对该仿真系统进行了性能检测。在两相流型信号检测时,提取了振子振动的瞬时速度和位移2个特征值,并基于特征值对流型动力学特性及流型辨识进行了深入研究。结果表明:通过对典型混沌系统的检测验证,发现本文检测方法具有较好的抗噪能力,能够较好地表征典型信号的混沌特性。提取的2个特征值能够揭示出小通道气液两相流型转变过程中气液两相间的作用机理。系统的振子振动瞬时速度结合位移实现了小通道气液两相流典型流型的准确识别,有助于其他不同介质的多相流动特性分析与流型辨识。     

声强测量仪高声强级校准方法研究

对声强测量仪校准方法的发展历程、现状及水平进行论述,重点对目前高声强级校准方法的研究进行描述,提出高声压源结合相位差的高声强级校准方法,使声强测量仪的声强级校准上限可达140dB。     

在轨航天器动力学参数辨识技术研究

针对在轨航天器低频密集和辨识时激励源有限且难于测量等特点,开展了适用于低频密集模态且不需激励信息的在轨航天器动力学参数辨识方法的研究,探讨了直接利用在轨响应数据在频域内辨识航天器动力学参数的技术;并根据在轨航天器低频密集特点,设计了在轨航天器动力学参数辨识仿真试验系统,对该辨识方法进行了试验验证。     

航天器动力学特性参数在轨辨识技术

从结构模态参数的可识别性出发,结合结构自由响应识别技术和数字处理技术,开发出大型航天器动力学特征参数在轨辨识系统,包括硬件系统和软件系统,其中软件系统由C+ +和汇编语言组合编写,系统各部分均模块化,可适用于较复杂的工程任务.在此基础上设计了模拟在轨航天器的试验验证系统,检验辨识算法和设计软件的可靠性以及航天器在轨辨识的实时性.该试验系统包括一个对称的双梁结构,利用对称结构的弱耦合可得到多个密集模态,该结构可模拟大型航天器在太空失重条件下所特有的动力学特征.试验表明系统辨识算法可靠,精度达到设计要求.     

“嫦娥4号”中继星开环测速方案设计与试验验证

针对深空探测器轨道测量任务高精度测速需求,提出了一种开环测速方案。首先,采用窄带模式对深空探测器下行信号进行采集记录,利用傅里叶变换+线性调频Z变换+本地重构相关联合信号处理方法,对探测器主载波信号进行处理,自适应提取探测器主载波频率;然后,基于主载波频率获取反映探测器相对于测站速度运动关系的多普勒频率,并评估多普勒频率的随机噪声水平;最后,将基于本文的多普勒频率与深空站测速基带多普勒频率、累积载波相位测速多普勒频率进行比对,并将3种多普勒频率输入探测器联合定轨程序,进一步评估本方案获取的多普勒测速绝对精度。基于"嫦娥4号"中继星在轨实测试验数据分析表明:所获得的多普勒频率提取精度为10 m Hz,优于深空站基带测速多普勒频率与累积载波相位测速多普勒频率精度;联合定轨表明:多普勒测速绝对精度为0.2 mm/s,有效验证了深空开环测速技术,为后续深空探测器轨道联合测量系统研制奠定了技术基础。     

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV）,同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

多轴车辆动力传动系统建模与仿真

为了研究多轴车辆动力传动系统动态载荷特性,开发了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型。根据柴油发动机负荷特性试验数据构建循环供油量-转速-扭矩MAP图,通过模糊PI控制器对发动机循环供油量进行调节,建立了发动机动态特性模型;建立了液力变矩器模型、换挡离合器模型以及分动箱、过桥齿轮箱、主减速器、轮边减速器等传动部件模型。利用MATLAB/Simulink建立了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型,并进行了仿真分析,实车试验结果表明,仿真模型可有效模拟车辆动力传动系统的速度特性和动态载荷特性。     

返回散射电离图的前沿提取方法

提出了返回散射电离图前沿提取的方法. 其中, 一层电离图前沿和两层电离图下面一层前沿是在消除干扰和噪声后的电离图上采用边缘识别方法进行提取的, 两层电离图上面一层前沿则是在仅经过干扰抑制的电离图上采用基于高斯型加权系数的能量梯度算法进行提取的. 本文提出的前沿提取方法准确率较高, 并且易于实现, 已在工程中得到应用.