基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法

针对强射频（RF）噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换（FRFT）的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明：与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。     

一种惯性信息辅助下的GPS快捕方法

全球定位系统(GPS,Global Positioning System)信号的捕获时间直接影响高动态环境下GPS接收机的使用性能.在分析传统的外部信息辅助GPS捕获方法的基础上,提出了一种在惯性信息辅助下进行快速捕获的方法,该方法由粗捕获和精捕获构成.详细分析了该方法的实现方法和性能,进行了MATLAB/Simulink系统级仿真及蒙特卡罗仿真试验.仿真结果表明:在保证码相位捕获精度和提高频率分辨率的前提下,运用该方法可以显著缩短GPS接收机搜索捕获的时间,提高接收机的动态性能,相对无外部信息辅助的情况总捕获时间缩短至2%~3%.     

二元高超声速进气道不起动状态的信号特征及预警

 对高超声速进气道的不起动进行了研究,首先给出了某二元高超声速进气道由起动到不起动全过程的壁面压强信号历程,并利用短时傅里叶变换(STFT)和小波变换(WT)方法对不起动过程中壁面压强信号的时-频特性进行了分析,然后采用累积和(CUSUM)和最大似然比(GLR)变化检测算法,对高超声速进气道的喘振现象进行了预测。研究结果表明,高超声速进气道喘振发生时,壁面压强信号的时-频特性存在显著改变,能量谱密度(PSD)分布出现了有规律的集中,其基频在200～340 Hz范围,并随着堵塞度(TR)的增加而增加。另外,在喘振发生前,进气道收敛段的下壁面附近存在大尺度的分离包,其有规律的尺度变化和前后移动导致了明显的壁面压强脉动特征,因此可作为一种前兆来预测喘振现象的出现。在本文条件下,两种变化检测算法均可在大喘发生前约220 ms发出警报,表明了该喘振预警思路的可行性。     

航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪方法

在分析航空发动机涡轮叶片工业计算机层析成像(computed tomography,CT)图像自相似性特点基础上,讨论了一种基于图像不同区域相似性的非局部平均降噪算法,首先采用高斯加权欧式距离算子计算同一图像中不同区域间的相似性,然后对具有较强相似性的区域进行叠加平均,从而降低噪声,同时保持图像边缘的对比度.针对非局部平均算法计算复杂度高、计算量大的问题,研究了一种基于傅里叶变换的非局部平均降噪加速算法,以欧式距离算子替代高斯加权欧式算子提高相似性的计算效率,减少计算时间.实验结果表明,在保证航空发动机涡轮叶片工业CT图像降噪效果的情况下,处理速度提高了4倍以上.      

高动态下基于DMF的伪码捕获频差估计研究

基于数字匹配滤波器（DMF）的PN码捕获电路具有较快的捕获速度,但其输出主相关峰值对频差较为敏感。为了消除频差对捕获性能的影响,文章提出了一种基于FFT的频差估计算法。首先构造一个载波频差的希尔波特复矢量,然后对其进行快速傅里叶变换。该算法能够精确检测出载波频偏的绝对值大小和方向,可以有效地改善大频差下的伪码捕获性能。     

基于深度残差网络的模拟电路软故障诊断方

航天电子电路的故障诊断一直是航天领域可靠性与安全性的一个热点研究课题,航天电子电路的故障将直接影响航天任务是否成功。提出了一种基于深度残差网络的模拟电路故障诊断方法。该方法使用短时傅里叶变换将电路的时域输出信号转换为二维电路图像,并将其作为神经网络的输入,再利用ResNet提取模拟航天电子电路的性能特征,确定元件的故障类型,完成电路的故障诊断。通过仿真验证了该方法的故障诊断性能。仿真结果表明,该方法能够实现高达99.1%的诊断准确率。     

抗混叠时频域融合算法及在叶片响应分析中的应用

为解决现有的时频域融合算法中反复使用快速傅里叶变换而出现频谱混叠误差和频谱系数周期性重复的问题,采用快速抗混叠傅里叶变换取代原有的快速傅里叶变换,从计算精度和效率两个方面对时频域融合算法进行改进.使用改进后的抗混叠时频域融合算法对某真实叶片的非线性强迫振动响应进行了计算,并与原算法的计算结果进行了比较.计算结果表明:抗混叠时频域融合算法在保证精度的前提下,计算速度约为原算法的4倍.该算法适合于有限元模型、精度要求高的非线性系统的动力学响应分析.      

不规则地形条件下双向DMFT电波传播特性算法研究

 在传统中心差分离散混合傅里叶变换(DMFT)抛物方程模型基础上,针对传统算法计算动态阻抗边界条件时的数值振荡及忽略后向传播与散射造成计算误差增大的问题,提出基于前-后向混合差分方法的递归双向DMFT(TW-DMFT)模型,以一阶前-后向差分方程代替传统的中心差分方程拟合阻抗边界条件,以递归双向传播模型改进传统单向预测模型.仿真分析了双向DMFT模型计算不同边界及媒介条件下单刃峰和实际地形的电波传播分布特性,与传统算法及几何绕射理论(GTD)进行比较,新算法提高稳定性及精度的同时弥补了传统算法的不足,更具有普适性.     

基于短时傅里叶变换的Duffing振子微弱信号检测

研究了Duffing振子信号检测过程中混沌、间歇混沌和大周期状态的时频特征,提出了一种基于检测统计量的任意频率信号检测方法。通过对系统不同状态下的输出序列进行短时傅里叶变换(STFT)发现,等幅线和三维时频分布能够体现出不同状态的显著差异,且可以完全区分出每一种状态。从构造统计量的易实现性出发,用三维时频分布中的幅时曲线作为衡量不同状态的依据,并将不同频率对应的幅时曲线的均值最大量作为检测统计量,该统计量的计算可以借助快速傅里叶变换(FFT)操作提高时效性。在此基础上,引入频率控制单元,给出了任意频率信号的检测方法步骤,方法的关键是将检测统计量最大值处所在的频率作为待测信号频率范围的一个端点,另一个端点为毗邻的两个检测统计量值较大者所在频率点。实验给出了不同状态的检测统计量范围,进而以此范围为判据,实现了振子对任意频率信号的检测,说明了方法的可行性,为Duffing振子信号检测问题的研究提供了一种新的思路。