Lognormal杂波环境中基于Hough变换的目标检测

给出了基于Hough变换的信号检测结构,推导了Lognormal分布杂波背景下基于Hough 变换检测器的检测性能的解析表达式,设计了具体的仿真环境和仿真流程,对基于Hough变换检测器在非起伏目标和四种Swerling起伏环境下的目标检测性能进行了分析。     

印花织物的疵点检测

利用匹配Gabor滤波器提取有效的纹理特征,把疵点分割出来。通过改进规则带,把方差和均值作为评判疵点的标准,从而达到把规则图案织物的疵点分割出来的目标,避免了图案信息的干扰,具有很高的实时性。     

基于概率极限状态的RAIM风险评估

为了提供准确可靠的完好性服务,提出了基于概率极限状态的RAIM完好性风险评估。考虑所需导航性能参数和噪声的因素,建立了安全系数与可靠系数相结合的完好性风险评估指标体系,确立风险评价准则。非精密进近的算例分析表明,系统评估方法是可行的且有效的。     

轴流风扇/压气机管道周向声模态的测量

利用管道内部周向均匀分布的麦克风阵列对某单级风扇在高背景噪声和较大硬壁反射条件下的管道周向声模态进行了实验测量.利用与参考信号互相关(CC)模态分解技术和传统的方均根(RMS)模态分解技术得到了主要的周向声模态振幅.通过与Tyler和Sofrin的理论分析对比,发现在高背景噪声和较大硬壁反射条件下,两种模态分解技术都能获得较为理想的模态分解结果;并且发现CC模态分解技术获得的模态振幅较低,初步分析这是由于和RMS模态分解技术相比,CC模态分解技术可以降低随机噪声对模态振幅分解结果的影响.此外,周向麦克风个数大于所要分解周向声模态阶数的4倍时,使用CC模态分解技术获得的模态振幅误差可以控制在1dB之内.      

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

随着智能视频监控应用领域的不断拓展,为了在各种复杂场景下都能快速稳定地检测出运动目标,众多研究者提出了很多解决方法。鉴于背景减除法自身在算法理论的复杂度小,且对不同场景适应性强的优点,成为运动目标检测研究领域的基础方法。而在背景减除法的各种背景建模方法中,混合高斯模型方法以其适应性强、灵活高效的优点成为该领域的经典方法。详细介绍了背景更新机制中常用的混合高斯模型,并据此研究了基于自适应更新率的高斯背景建模方法,经过对比试验,论证了改进方法在建模速度上的大幅度提升。     

液体火箭发动机地面试车故障检测的自适应阈值算法

提出一种自适应阈值故障检测算法,其检测阈值由实时估计的参数均值、标准差及由训练算法得到的带宽系数计算。用某发动机22次点火试验的试车数据进行离线故障检测,结果表明其综合性能优于红线系统和SAFD算法。     

载人航天器推进系统健康监测的组件技术研究

为了适应载人航天器推进系统多发动机的分布式结构,提高健康监测系统的可靠性,应用组件技术构造了分布式多智能组件集成的健康监测系统,给出了组件之间的协调修正和决策算法。原型系统仿真结果表明,该技术比传统的面向对象（ＯＯＰ）技术更适用于分布式系统,可应用于载人航天器推进系统的健康监测。     

凸轮检测任选基准选择方法之探讨

运用“升程变化率”理论证明“敏感点”是凸轮检测最佳基准,推导出了凸轮检测起始转角计算公式,介绍了在凸轮检查仪上以“敏感点”为基准确定凸轮检测起始转角的操作过程和技巧。     

飞机在有源干扰保护下的探测概率研究

研究了飞机与雷达探测系统遭遇时，雷达对飞机的探测概率随距离的变化问题，采用X^2类目标波动模型，针对飞机在有源干扰保护的情况对探测概率随距离的变化进行了研究，对不同RCS对探测概率的影响问题进行了分析，研究结果可为飞机的雷达探测敏感性评估，飞机生存力的定量化分析与权衡，以及雷达探测系统的效能评估提供量化依据。     

液体发动机故障检测与诊断中的基础研究问题

液体火箭发动机故障检测与诊断是当前航天推进系统研究中迫切需要解决的关键技术。根据我国当前这项技术发展的实际情况，必须提高研究水平和加快研究进程，做好基础性的研究工作，介绍了我国在建立泵压式液体火箭发动机故障模式、标准数据库和改进人工神经网络算法与时序分析算法等方面所做的工作。提出了深入开展故障仿真研究和开发实用故障检测与诊断系统的建议。