基于傅里叶变换的航迹对准关联算法

研究了在组网雷达存在系统误差情况下的目标航迹关联问题,理论分析了雷达系统误差对目标航迹的影响,并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量。在此基础上,提出了一种基于傅里叶变换的系统误差配准前航迹对准关联算法,该算法将组网雷达的航迹数据看做为一种整体信息,采用傅里叶变换理论来估计和补偿组网雷达目标航迹数据到融合中心航迹数据的相对旋转量和平移量,将雷达网中雷达上报的目标航迹数据对准到融合中心,从而不依赖于估计雷达网系统误差,实现了误差配准前的航迹准确关联,能够为后端的系统误差配准提供可靠的关联目标航迹数据。     

宽带LFM信号的线性度测量

介绍了一种采用微波延迟线鉴相的方法对宽带LFM信号的线性度进行测量的装置。在该装置中,使用光纤、电缆实现微波延时,在小波变换的基础上采用相位建模以提高瞬时频率的测频准确度,根据线性调频信号的调频形式建立数学模型,得出了线性度的数学表达式。     

X射线动态数字图像降噪方法与快速实现

对于X射线动态数字成像系统,为了实现高帧频采集引起的数字摄影(DR,Digital Radiography)图像降质的恢复,采用Anscombe变换将NL-means降噪算法引入到DR图像的降噪中.为了解决NL-means降噪算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将DR图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得NL-means算法在GPU中加速执行.实验结果表明,NL-means能够有效抑制动态DR图像噪声.GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,加速比可达2个数量级以上,满足了实时降噪的要求.     

同时性问题研究(一)

本文对狭义相对论同时性的相对性观点进行了分析，并提出狭义相对论在同时性的相对性问题的分析上有逻辑上的错误。关于同时性问题，文中提出了一个不同于相对论的观点，并与相对论的观点进行了比较。自1887年沃依格特（Voigt）给出了洛伦兹变换式，该变换式在近代物理学上起着重要作用，相对论在数学上就是以该变换式为基础的。但是，100多年来还无人对它作出物理解释，本文对洛伦兹变换式作出了明确的物理解释，并得出了在同一惯性参考系内，与一个事件相联系的静止点与运动点之间以洛伦兹变换式相联系的重要结论。它与相对论将洛伦兹变换作为两个作相对运动的惯性坐标系间事件的坐标变换式有重大区别。     

基于标定及补偿提高串联机器人定位精度方法

在使用串联机器人进行定位操作前,首先需要对机器人基坐标系与测量坐标系进行位姿关系的标定,针对具有隐藏机器人基坐标系以及机器人法兰坐标系的串联机构,本文提出一种等价变换思想并结合应用激光跟踪仪测得机器人末端靶标点的坐标数据建立标定矩阵方程,应用罗德里格矩阵变换将标定方程转化为三元二次矩阵方程形式,采用最小二乘法和牛顿迭代法求出数值解进而完成机器人基坐标系与测量坐标系标定的方法。然后应用这种方法进行标定试验得到了20组标定结果,通过比较标定结果偏差进而验证了这种方法的正确性。最后,本文验证了应用这种标定方法的标定结果并结合一种新的位姿补偿算法后,能极大地提高机器人末端的定位精度。     

基于自适应融合的弹道目标空间位置重构

由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。     

B-SURF三维CAD系统及其在无人机研制中的应用

本文所讨论的B-SURF三维CAD系铣包括3-D几何设计与外形数值计算、3-D图形变换及处理、数控绘图与数控加工自动编程等部分,能实现CAD/CAM方面的十个功能。该系统以造型能力较强的重节点非均匀B样条方法为基础,并把重节点的信息应用到后置处理中去,以充分体现出该方法的优越性。系统具有一定的通用性,可用于无人机、轻小型飞机、汽车及其它具有复杂外形产品的几何设计与制造。     

发动机柱形回转体谐波测量及分析

介绍了发动机柱形回转体谐波测量及分析的基本原理及方法;详述了不同阶次谐波的测量数据、分析判断方法;给出了谐波的产生原因,以及谐波测量及分析的研究、应用前景。     

基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究

在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,通过对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。     

Flight Flutter Modal Parameters Identification with Atmospheric Turbulence Excitation Based on Wavelet Transformation

针对基于大气紊流激励的飞机颤振试验数据具有信噪比低以及测量数据以加速度响应形式给出等特点,将小波变换与随机减量法相结合对飞机颤振模态参数进行识别,首先利用随机减量法获得结构在非零初始加速度条件下的自由衰减响应,然后对该自由衰减响应进行Morlet连续小波变换,为使变换简单,本文采用了Parseval定理和留数定理,利用Morlet的带通滤波特性,通过搜索小波变换系数在不同的尺度区域内的极大值,再根据小波变换系数的极大值、相角与固有振动频率及阻尼系数间的关系,即可识别出各模态参数。并对利用小波变换识别颤振模态参数时,实现模态解耦应满足的条件进行了分析研究。通过仿真和飞机颤振试验数据分析,验证了该识别方法不仅简单、有效和可行,而且具有较强的抗噪性。