基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

高超声速流场对自由流扰动波响应及边界层扰动波演化

采用高阶精度有限差分方法直接数值模拟了来流慢声波作用下的钝锥高超声速绕流瞬态流场,分析了自由流扰动波与流场的相互干扰,并应用Fourier频谱分析了边界层扰动波时域和空域演化.结果显示:弓形激波出现连续的“∽”变形,初始扰动被显著放大,边界层内外扰动模态存在明显差别.从空域(沿流线)演化来看,在球头附近低频扰动为主导模态,出了球头区,总扰动模态中的低频和高频成分比例迅速转变,高频模态成分显著地增大.至流场下游,大部分低频分量衰减,或者不再增长,边界层内仅存在特殊频率的不稳定波快速增长.从时域演化来看,比起其他模态,主导模态的发展对上游激励的依赖更大.无论时域还是空域演化,都存在模态竞争现象.      

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。     

基于频谱预处理的RS码盲检测识别方法

针对RS(Reed Solomon)码的盲检测与识别问题,提出了一种基于频谱预处理的检测方法。该方法利用RS码的频域特征,实现对RS码的盲检测与识别,针对高误码情况,对多组码字的频谱分量进行非线性变换和中值滤波,充分利用码字变换频谱的统计信息,使得检测算法可以适应较高的误码环境,同时给出了算法误码适应能力的理论上限。仿真实验表明,算法能够在较高误码率条件下实现对本原RS码的盲检测与识别,性能已接近算法误码适应能力的理论上限。     

基于Remote Panels和小波变换技术的滑轨磨损远程监测系统

飞机襟、缝翼运动机构中滚轮滑轨的磨损状况对飞机的可靠性有很大的影响,为研究滚轮滑轨的磨损情况,通过Ni WLS-9234数据采集卡和LabView开发平台,采用Remote Panels远程监控技术以及小波变换技术,对滚轮和滑轨相对位移所产生的振动信号进行采集及分析,判断出磨损状况。该系统应用在某滚轮滑轨磨损试验机上可以测得滑轨磨损状况的一般信息。     

An alternative Shell inversion technique - Analysis and validation based on COSMIC and ionosonde data

Multi-channel Global Positioning System (GPS) carrier phase signals, received by the six low Earth orbiting (LEO) satellites from the Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere, and Climate (COSMIC) program, were used to undertake active limb sounding of the Earth’s atmosphere and ionosphere via radio occultation. In the ionospheric radio occultation (IRO) data processing, the standard Shell inversion technique (SIT), transformed from the traditional Abel inversion technique (AIT), is widely used, and can retrieve good electron density profiles. In this paper, an alternative SIT method is proposed. The comparison between different inversion techniques will be discussed, taking advantage of the availability of COSMIC datasets. Moreover, the occultation results obtained from the SIT and alternative SIT at 500 km and 800 km, are compared with ionosonde measurements. The electron densities from the alternative SIT show excellent consistency to those from the SIT, with strong correlations over 0.996 and 0.999 at altitudes of 500 km and 800 km, respectively, and the peak electron densities (N_mF₂) from the alternative SIT are equivalent to the SIT, with 0.839 vs. 0.844, and 0.907 vs. 0.909 correlation coefficients when comparing to those by the ionosondes. These results show that: (1) the N_mF₂ and h_mF₂ retrieved from the SIT and alternative SIT are highly consistent, and in a good agreement with those measured by ionosondes, (2) no matter which inversion technique is used, the occultation results at the higher orbits (∼800 km) are better than those at the lower orbits (∼500 km).     

一种多分量chirp信号阵列检测新方法

提出了一种多分量chirp信号检测与参数估计的新方法。该方法利用天线阵列的空间特性,通过阵列平均在分数阶傅里叶域中引入加权函数来降低噪声、抑制不同源信号之间的相互干扰。和单阵元方法相比,文中方法大大提高了多分量chirp信号检测和参数估计的性能,仿真结果证明了方法的有效性。     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。