频率分集阵列对干涉仪的角度欺骗效果

针对干涉仪的测向隐蔽性问题,提出了一种基于频率分集阵列（FDA）对干涉仪的角度欺骗方法。干涉仪通过求取各天线接收到信号的相位差确定信号到达角,而FDA由于各阵元具有微小频偏造成其相位差并不满足求解关系,从而实现角度欺骗。首先,利用模型建立法和欧拉公式法2种方法建立了FDA波束相位模型;然后,从建立的2种模型出发,论证了FDA发出信号对干涉仪具有角度欺骗效果;最后,仿真分析了干扰距离、阵元间距、发射频率、频率增量等因素的影响。理论分析与仿真结果表明,FDA对处于远场的干涉仪目标有良好的欺骗效果。      

TWO NEW RECOGNITION METHODS FOR SPATIAL PLANAR POLYGONS

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五维光电位置传感器的研究初探

为克服研制磁悬挂天平电感式位置传感器的不足，继而又研制了五维光电位置传感器。它除了改善信号采集的方式外，还可以在控制绕组中使用ＰＷＭ供电方式，降低装置的功耗。本文介绍了这种传感器的工作原理，同时给出了用ＣＣＤ线阵列做传感器的方法。     

快速并行细化算法

本文提出一种快速并行细化算法。细化过程是一个迭代过程。每次迭代分成两个子迭代。算法收敛速度快,细化连续性好,几何畸变小,对二值纹理图像无特殊要求,具有通用性。算法实现巧妙,独特,占用内存少,特别适合小型计算机图像处理系统。该算法在PCvision图像处理系统上实现的效果良好。     

二值图像的自适应窗口边缘检测技术

英国Aleksander等人用RAM网络实现的自适应模式识别系统可以认为是一种逻辑神经网络,本文详细描述了利用这种模型实现的自适应窗口边缘2检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测种种的各种实现方法和实验结果。基于这种模型的边缘检测技术的基本思想是:首先对窗口边缘检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测的各种实现方法和实验结果。训练一个或多个对目标物体边缘敏感的模式,然后对图像逐点扫描和测试,根据窗口对特定扫描区域的响应实现对边缘的检测。其过程和模式识别中的训练—识别过程相似。文中讨论了“中心块”和“边缘训练”窗口的响应行为以及窗口大小的选择、响应阀值的确定和N元的选用等具体方法。并给出了相应的实验结果。研究表明,这种方法对边缘检测和噪音滤除都具有较好的效果,且硬件容易并行实现。     

MEMS陀螺阵列的RCC-OBE估计融合方法

为提高微机电系统（MEMS）陀螺的精度,提出一种基于松弛Chebyshev中心（RCC）的最优定界椭球（OBE）算法,并用于陀螺阵列信号的融合。以单个陀螺误差输出模型为基础,建立了阵列系统的机动融合模型;由于噪声统计特性的不确定会导致传统融合方法精度下降,引入仅要求噪声未知但有界的集员估计理论,运用OBE算法实现角速率信号的稳健估计;在OBE算法中,往往采用椭球几何中心作为真实值的点估计,但该中心并没有理论上的最优特性,而可行集的Chebyshev中心具有很多优良特性,同时,考虑到准确的Chebyshev中心求解十分困难,转而求解可行集的RCC,作为速率信号的点估计,设计了以RCC作为输出的OBE更新过程和新的参数优化准则。采用6个陀螺构成的阵列进行了验证试验,结果表明基于该算法的阵列估计融合方法在获得角速率保证边界的基础上,可以进一步提高MEMS陀螺精度。      

非均匀噪声稀疏均匀圆阵的二维DOA估计

针对在机载雷达、通信等领域有着广泛应用的均匀圆阵(UCA),研究了非均匀噪声下稀疏均匀圆阵的二维波达方向(DOA)估计.首先采用改进的相位模式方法构造非均匀噪卢稀疏均匀圆阵的波柬空间似然函数;之后,在分析非均匀噪声稀疏均匀圆阵的波束空间似然函数特点的基础上,修改了Burg的逆迭代算法以适应稀疏均匀圆阵下非均匀噪声自相关...     

基于红外成像的条烟自动检测系统

为了解决条烟封箱机装箱过程中的缺条检测问题,本文在研究红外图像处理技术的基础上,提出了一种基于红外成像的烟垛缺条检测方法,该方法通过对实时拍摄的烟垛端部图像进行形态学处理、边缘提取,计算边缘图像构成的轮廓矩,并通过对比该图像和模板的轮廓矩信息判断烟垛是否缺条。并根据实际应用,设计了基于红外成像的条烟封箱自动检测系统。实际检测表明,所研制的红外成像自动检测系统能很好的解决香烟封箱过程中的缺条检测问题,具有很好的应用价值。     

稳态数字散斑测量仪校准方法探讨

针对稳态数字散斑测量技术在全场振动测试中的重要性,本文探讨了稳态数字散斑测量仪的校准方法;基于稳态正弦信号激励的压电振动台及高准确度的激光测振仪,搭建了稳态数字散斑测量仪的校准系统,并通过重复性实验验证了校准系统测量数据的准确性及可靠性;最后对自研的数字散斑干涉测量仪进行了校准,进一步证明了此校准方法的可行性。     

线性极化敏感阵列的极化平滑算法及相干源参数估计

 研究了基于极化敏感阵列的相干信号参数估计问题。首先,提出一种利用均匀线性极化敏感阵列的新型极化平滑算法(ULAPSA),其能够处理更多相干信号的参数估计,且具有更小的计算量。然后,基于ULAPSA给出了波达方向（DOA）和极化参数估计的两种方法：第1种方法利用角度搜索得到信号的DOA估计,适应任何多分量的电磁矢量传感器阵列;第2种方法结合传播算子算法,无需奇异值分解和角度搜索,能够同时估计信号的DOA和极化参数。该方法适应完备的电磁矢量传感器、三偶极子或三磁环构成的矢量传感器。最后,通过仿真实验比较和分析了所提算法的性能。