利用小波包分解算法进行原子钟信号的消噪处理

高准确度时间在国防、科研等领域正在发挥着日益重要的作用 ,要提高计算原子时的准确度 ,消除原子钟信号的噪声是关键的步骤之一。为此 ,我们利用小波包分解算法对原子钟信号进行了必要的消噪处理 ,这样我们得到了平稳的原子钟信号 ,利用这些数据重新计算国家授时中心原子时TA(NTSC) ,计算结果表明经过消噪处理提高了TA(NTSC)稳定度和准确度 ,可以考虑进一步在我国的地方原子时计算中采用该方法。     

基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.      

基于设计特征模型的加工特征映射技术

为了实现数控编程过程中能够自动确定加工区域,对基于特征设计系统构建产品模型的方法、产品信息模型、信息模型间的关联关系、飞机结构件加工特征定义分类、设计特征与加工特征间的内在关系进行了深入的研究,提出了基于设计特征模型映射加工特征的方法.该方法通过遍历特征设计树,判断特征间的关系,查询特征组成面信息,从而构建出特征属性邻接图,进而采用基于图匹配的特征识别方法得到加工特征,并提取加工特征信息.该方法压缩了图匹配空间,大大提高了特征识别的速度,应用此方法实现了飞机壁板类零件的特征识别.      

基于特征结构配置的导弹可重构控制器设计

针对简化后的导弹姿态控制系统,运用特征结构配置法,提出了一种改进的控制系统的重构方法.根据输出反馈特征值配置原理,给出了原闭环系统特征结构的确定方法,并对可重构控制器的代价函数的确定方法进行了改进.这种算法通过输出反馈可以确保闭环系统的稳定性,同时可以解决故障前后系统阶数不一致的问题.仿真结果表明,该方法能够在保证故障后闭环系统稳定的基础上使系统性能得到最大可能的恢复.      

N2O单组元微推力器性能分析及试验

N₂O单组元微推进是当前微推进领域的一个热点问题.在N₂O催化分解热力计算的基础上开展了对N₂O单组元微推力器比冲性能影响因素的分析,分析结果表明微推力器比冲与N₂O分解效率及喷管扩张比有密切关系.所开展的亚牛级N₂O单元微推力器催化分解试验结果表明所设计N₂O单元推力器能在250℃初温条件下启动,初步验证了N₂O单元微推力器的可行性;也揭示了推力室结构及床载大小对亚牛级N₂O单元微推力器性能的影响,为进一步的结构及试验设计提供了参考.     

2000年和2001年52°N地区OI5577气辉强度与原子氧浓度峰值的时间变化特征

分析了2000年和2001年期间52°N地区OI5577气辉强度的夜间变化特征和季节变化特征．利用由 OI5577气辉强度反演原子氧浓度峰值的方法反演出原子氧浓度的峰值,分析了峰值的夜间变化特征和季节变化特征．结果表明, OI5577气辉强度的夜间变化特征随季节变化, 2000年春季的夜间强度最大值出现在0000LT 之后,夏季和秋季的出现在0000LT之前,冬季的出现在0000LT,2001年春季和秋季的夜间强度最大值出现在0000LT之前,夏季和冬季的出现在0000LT;OI5577气辉强度在2000年2月份,8月份和10月份出现最大值,在2001年9月份有最大值．就主要特征而言,反演出的原子氧浓度峰值的夜间变化特征和季节变化特征分别与OI5577气辉强度的一致．     

极区中层惯性重力波VHF雷达观测的统计特征

本文采用ＳＯＵＳＹＶＨＦ雷达１９８７年６月２２日至６月２９日在挪威Ａｎｄφｙａ（６９°Ｎ，１０°Ｅ）的观测数据，研究中层惯性重力波传播的统计特征．２１个周期为数小时的准单色波例子，在垂直方向上有确定的相位移动，表明它们是惯性内重力波．通过分析波相关水平扰动速度的矢端曲线，获得了水平传播矢量的大小和方向的分布，大多数（７６％）波具有西向传播的波矢分量，似乎与中层顶具有强的西向背景风有关；水平传播速度的大小与中层高度上典型的观测值一致．本文分析结果还表明在极区中不仅存在向上的能量传输，也存在强烈的向下的能量传输．     

采用DSG技术实现零件模型分解

针对回转体和箱体类零件模型,应用分解性实体几何技术实现零件设计模型到制造模型的有序分解,介绍了基于特征树模型的两个关键算法:宽度优先和深度优先搜索,以完成面向特征加工过程的空间和时间域内的制造过程规划.最后用一个详细的算例进一步陈述零件模型分解技术.     

一种基于共面特征点的单摄像机姿态测量方法研究

利用单摄像机采集4个共面特征点图像的方法来测量物体的相对姿态变化。系统选用IR-LED作为特征点并对其发光特性进行优化控制,利用基于双线性插值的高斯曲面拟合方法确定图像特征点的坐标,最终使用解决P4P问题的一种线性解法确定特征点坐标及位姿变化信息。进行了实物和仿真实验,并对该方法进行了不确定度分析,结果表明这种方案具有较高的准确度、实时性。     

基于视频的行人再识别

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。