一种新型的干扰识别与检测算法

在通信系统抗干扰中干扰的检测及识别是一种关键的技术。文章提出了一种新的干扰识别算法。首先,应用盲信号分离算法来分离传感器接收到的混合干扰信号。然后从干扰信号的高阶累积量中提取特征参数用作进行SVM分类时的特征向量。最后,用SVM作为分类器来对单音干扰、多音干扰及脉冲干扰进行分类识别。计算机仿真结果表明,当信噪比不低于5d B时本文算法有较高的识别率。     

基于G2DPCA的SAR目标特征提取与识别

给出了基于广义二维主分量分析（G2DPCA)的合成孔径雷达（SAR）图像目标特征提取 方法。与主分量分析（PCA）相比,在寻求最优投影方向时,它直接基于二维图像矩阵而不 是一维向量,在特征提取前不必将2维图像矩阵转换成1维向量。与二维主分量分析（2DPCA ）相比,它可以同时去除图像行和列像素间的相关性。基于美国运动和静止目标获取与识别 （MSTAR）计划录取的数据的实验结果表明,结合预处理,G2DPCA在大大降低了特征 维数的同时,又改善了识别性能,并且正确识别率在97％以上,且对目标方位变化具有较 好的鲁棒性。     

冷气入射角及射流比对先进驻涡燃烧流动的影响

为了获得带导流片的先进旋涡燃烧室(AVC)壁面气膜冷却效率的变化规律,对不同冷空气入射角度以及射流比下的绝热壁面AVC冷却及掺混燃烧性能进行了数值模拟及分析。结果表明:入射角等于30°时,射流比越大压损越小;入射角等于60°时,压损相差不大;入射角等于90°时,射流比越大压损越大。入射角等于30°时,燃烧效率受射流比的影响较小;入射角等于90°时,燃烧效率随着射流比的增大而增大。射流比等于1.2及1.5时,燃烧效率随入射角的变化幅度较小;射流比等于1.8及2.0时,燃烧效率随入射角的增大而增大。     

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection,CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中,为提高太阳风预报的准确率,需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行,运算效率低导致模型运算时间长,不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立,其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架,改进了CME参数识别模型的计算流程,提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法,实现了CME参数识别模型的并行计算,并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间,提高了模型的识别精度和计算效率.     

基于E脉冲波形综合技术的雷达目标识别方法研究

文章介绍了一种基于波形综合的雷达目标识别技术。通过对雷达目标的瞬态电磁仿真数据,准确提取极点目标,形成完整的E脉冲目标识别理论体系。最后给出了隐身飞机目标(F22、F35)电磁仿真和目标识别率的计算实例。     

大容量通信卫星热真空试验方法

文章结合大容量通信卫星的技术特点,系统总结了与之相适应的热真空试验方法改进措施,主要包括组件温度外扩过试验风险识别、红外灯阵加热器及转发器组合控温、星内真空度和污染监测、回温控制等,并对各项措施的实施效果进行了对比分析,以利进一步提高热真空试验水平。这些改进措施已成功应用于多颗大容量通信卫星热真空试验,对其他系列卫星热真空试验具有一定的借鉴意义。     

常规试车台上航空发动机噪声及其测量技术的研究

通过常规试车台上航空发动机噪声测量获取了对声源特性进行定量和定性分析的大量有用信息。试验与理论分析结果表明:噪声与振动、压力脉动信号同步测量并作相干分析是识别发动机声源特征的有效方法。成套系列声振仪器的选择和系统在线标定分析及试车台混合时间的确定为航空发动机噪声测量的精确性提供了保证。用声压级差值与声功率级差值量级相当方法验证了喷气噪声是发动机台试噪声的最主要贡献,且具有低频带特性;利用细化技术还诊断出发动机可能存在轴不对中故障,为进一步实现常规试车台上航空发动机状态的声学监测提供了必要依据     

超声速主流中横向喷流场的激波—旋涡结构的数值模拟

本文利用NND格式,通过求解NS方程,对二维超声速主流中横向喷流干扰流场进行了数值模拟,计算清楚地给出了激波结构、回流区和混合层。本文计算得到的激波结构和实验相当一致。最有兴趣的是由于喷流的干扰,主流在喷口前发生主涡分叉,观察到三个流向旋转涡和两个反流向旋转涡;在喷口后的背风区,存在具有低压和回流区的尾迹。     

PIV技术在复杂二相流场中的应用

光学元器件随飞行器在大气中飞行时,其工作性能越来越多地受到大气悬浮汇聚微粒的影响。大气微粒在复杂流场中呈现何种运动汇聚效应,对于合理准确评估机载光学元器件的工作效能具有十分重要的工程意义,而复杂气动流场中微粒分布状态的预估一直是飞行器外界环境研究中的一个难点。气动问题的复杂性、大气中微粒的多样性一直是制约各种试验手段展开、数值模型建立的主要因素。利用先进的激光粒子图像技术,在风洞中对舵面旋涡主导的复杂流场中的微粒速度及分布特性进行了实验研究。在测量舵面翼梢脱落旋涡特性的基础上,通过激光片光扫描流场全域,同时高帧频CCD相机同步曝光,利用PIV 拍摄到的流场中涡流截面内微粒分布的瞬态图像。结合图像后处理技术,对原始粒子图像进行互相关、二值化处理,通过对图像区域内的灰度值计算,统计相对流场截面内的粒子浓度系数,得到在复杂旋涡结构流场内瞬态粒子的分布特性规律。研究结果表明,利用大气中微粒在激光片光下的米氏散射原理,可以有效地拍摄到复杂流场结构下粒子光学散射及分布的特性图像,解决了传统环境测试设备无法对复杂条件下流场内粒子分布进行实时测量的缺陷;在旋涡为主导的流场中,大气中的微粒由向心力牵引,在涡核周围达到平衡运动状态,微粒环绕涡核形成一条环状带,这一区域中的粒子浓度系数要远大于自由流场中的微粒,涡核中心粒子呈“空洞”状态。     

基于理想解的模拟调制识别分析

利用排序待判决信号特征逼近各候选调制方式理想解的程度来实现调制方式识别,该方法不需要确定判决门限,运算量较小。以基本的模拟调制方式为对象,深入分析其识别性能,考察各权值系数对识别概率的影响,可以发现:一般各调制方式均只会被误判成其他某一种调制方式,且不同权值系数对判决结果的影响程度相差较大。因此,可以针对调制方式误判类型寻求新的特征参数,探求最优权值系数来进一步提升所提方法的识别性能。