基于小波变换的GPS载波相位周跳检测与修复

载波相位周跳检测与修复是实现GPS高精度定位的难点之一。小波变换具有空间局部性好的特点,本文利用小波变换把载波相位观测量分解为高频和低频分量,提出了利用小波系数局部极值点检测相位周跳的方法。基于载波相位和多普勒频率共同约束的埃尔米特多项式,外推周跳时刻载波相位,与观测值比较确定周跳的大小,从而修复周跳。利用飞机实际观测数据和仿真的高动态数据进行了计算,给出了计算结果,表明该方法可以对高动态情况下载波相位周跳进行准确探测和修复。     

基于小波变换的LFM信号的线性度测量

线性度的测量对于衡量LFM信号的技术指标具有重要意义,介绍了一种线性调频信号的数学模型,分析了小波算法的原理、小波函数和参数的选取以及小波算法的特点,提出了将小波变换应用于LFM线性度测量中的方法。     

多传感器遥感图像数据融合研究

重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论.      

基于小波分析的SAR图象数据压缩与噪声抑制综合技术

本文给出了一种基于小波分析方法的数据压缩与噪声和抑制综合技术，它具有运算简便，能在保持原图精度的同时有效地降低斑点噪声影响的优点。更重要的是，它将噪声抑制与数据压缩过程同时进行，在对ＳＡＲ雷达图象的处理上取得了良好的效果。     

导弹发射管内燃气流场的实验分析

针对密封盖未及时开启造成发射装置的损坏问题进行了实验分析。实验测量了对发射管壁静压和密封盖受到的燃气射流冲击压力，利用子波分析方法求取了实验数据的基于子波系数的频带能量谱，并对含有射流噪声的测量数据进行了子波滤波，得到了各点压力低频成分的变化情况，同时得到了密封盖所受冲击冲量与激波振荡幅值的关系。研究表明密封盖不及时开启会在弹管间隙中形成高幅值的起始冲击波和燃气回流激波振荡。这种破坏性的流动结构会导致发射装置的损坏。     

C/E复合材料声发射信号小波分析及人工神经网络模式识别

以复合材料为对象，以宽频带传感器及线阵列方式对各类模式试样采集了波形及信号参数，比较波形、信号参数、频谱及小波谱的特征，筛选出六类1300个样本，采用多分辨小波变换提取了5个特征向量，实现了特征空间的降维处理，采用B—P型反向传播神经网络构成了智能化模式分类器，研究了网络模型的学习效果和对与复合材料主要损伤机制有关的六类声发射信号的识别能力。试验结果表明，神经网络对六类信号的平均正确识别率达到90.4%。最佳识别率为97.2%。该方法成功用于90°、0°光滑和0°缺口三种试样的破坏过程分析，获得了满意的效果。     

利用小波方差进行原子钟频率稳定度的估计

离散小波变换可以在不同尺度上分解时间序列,而不同尺度的波动性可用小波方差来表征。从小波方差的定义入手,系统地归纳了基于极大重叠离散小波变换(MODWT)的小波方差估计方法,及其等效自由度(EDF)的实用计算方法。最后利用一个实测算例进行计算分析,并与相应的重叠阿伦方差、重叠哈达玛方差进行比较,通过实验分析可以看出小波方差可有效消除原子钟信号非线性和非平稳性的影响,通过选择适当的小波基函数,如D4、D6小波,其方差可以像哈达玛方差一样,减少调频闪变噪声和调频随机游走噪声的泄露,适用于原子钟频率稳定度的表征。     

基于L1趋势滤波的飞控传感器降噪方法

针对飞行控制传感器中普遍存在的噪声信号,提出了一种基于L1趋势滤波技术的在线降噪方法。首先简要介绍了L1趋势滤波技术,引入了滑动窗口对算法进行改进以满足实时在线应用需求。以气压计所采集的信号为例,采用原始飞参数据,利用该方法进行降噪处理,并与文献中常用的小波降噪方法进行初步比较,基于Matlab的仿真结果验证了该方法的可行性。     

最优频移小波包变换窄带干扰抑制方法研究

针对频移小波包变换不能抑制多音干扰的问题,提出了基于遗传算法最优频移小波包变换的窄带干扰抑制方法。采用遗传算法进行频移和分解层数的最优选择,并采用奇偶判断的方法进行自适应小波包分解。仿真结果表明,该方法能够有效抑制窄带干扰。     

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。