航空发动机排气温度基线建模新方法研究

为实现航空发动机气路性能诊断与预测,提出一种基于堆叠降噪自编码器(Stacked de?noising auto encoder,SDAE)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)相结合的航空发动机排气温度(Exhaust gas temperature,EGT)基线建模方法.以CF...     

自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用。     

Structured sparsity assisted online convolution sparse coding and its application on weak signature detection

Due to the strong background noise and the acquisition system noise, the useful characteristics are often difficult to be detected. To solve this problem, sparse coding captures a concise representation of the high-level features in the signal using the underlying structure of the signal. Recently, an Online Convolutional Sparse Coding(OCSC) denoising algorithm has been proposed. However, it does not consider the structural characteristics of the signal, the sparsity of each iteration is not eno...     

一种利用泛函网络进行导航卫星钟差预报的方法研究

为提高导航卫星钟差预报的精度和实时性,提出一种基于多项式和泛函网络相结合的钟差预报方法。该方法首先根据卫星钟的物理特性用多项式进行拟合,并用泛函网络对多项式拟合残差进行建模,其中泛函网络的结构是通过小波降噪及相空间重构的方法确定。最后以GPS卫星为例,进行四组短期预报实验。结果表明,所提方法能够实时有效地对导航卫星钟差进行拟合和预报,且精度优于IGUP星历。     

基于小波和独立成分分析的去噪自适应算法

为了寻求一种能将不同类型和数量的噪声从图像中去除的方法,提出了一种能从图像源中将噪声与信号分离的改进的小波ICA滤波器。该方法首先使用小波降维,用Morlet小波来解决非正交问题;通过ICA规范化降维后的信号,从而发现独立噪声特征;再通过相关性将图像和噪声分离;最后,对图像进行还原,得到去噪后的图像。通过实验与主成分分析(PCA)方法、FastICA方法进行了对比,验证了该方法的有效性。结果显示,本研究提出的方法降噪效果较PCA方法和FastICA方法有大幅提高。同时,复杂度略有上升。     

小波变换在雷达信号检测中的应用

小波分析已经成为目前雷达信号去噪的主要方法之一。通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的滤波特性;分别阐述了目前雷达信号检测中常用的4类小波去噪方法并进行性能分析;对雷达信号的小波检测方法提出了展望。     

太空非合作遥感卫星三维重建点云的平面滤波方法

受太空环境光照条件弱、卫星高速运动、卫星表面纹理匮乏等因素的影响,太空非合作遥感卫星的三维重建点云中往往会存在大量噪声,给太空非合作目标的准确探测带来了非常不利的影响。文章以非合作遥感卫星的形状特征作为先验知识,提出一种三维重建点云的平面滤波方法。针对点云噪声的不同特点,首先利用统计分析滤波方法消除离群离散点噪声;其次,利用改进的区域生长聚类方法,分割出点云模型中的平面结构与离群点簇噪声;然后,分别用RANSAC算法和最小二乘法对平面结构进行滤波,并将平面结构附近的噪声点垂直投影至平面内,去除模型表面噪声。实验结果表明,该优化方法可以有效去除非合作遥感卫星三维重建点云中的大部分噪声,得到卫星平面结构的光滑点云数据。     

基于自编码器和LSTM的模型降阶方法

自编码器是一种有效的数据降维方法,可以学习到数据中的隐含特征,并重构出原始输入数据.本文提出了一种基于多层自编码器和长短期记忆网络的模型降阶方法,以提升降阶模型的精度.文中以二维圆柱绕流为例,对该方法进行了分析与验证.首先用多层自编码器对原始数据进行降阶和特征提取,然后构建基于长短期记忆网络的预测模型,最后将自编码器和...     

基于最优小波包基的信号去噪算法及其应用

提出了一种基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法,并将其应用于某型导弹惯导系统陀螺仪信号的去噪处理中。该算法在最优小波包基的基础上,针对不同频段采用不同的阈值算法,用量化后的系数重构得到去噪后的信号。仿真结果表明,该算法具有良好的去噪性能,并且消噪效果明显优于基于小波变换的去噪算法,因而将具有更为广泛的应用前景。     

一种提高脉冲雷达多普勒相位精度的方法

针对低信噪比条件下脉冲雷达模糊多普勒相位精度较低,可能导致相位测距时不能正确解相位模糊问题,基于EMD（Empirical Mode Decomposition,经验模式分解）区间阈值去噪方法,提出了一种新的提高多普勒相位精度的方法：利用EMD分解后各层信号的频率特性和能量特性,选取合适的阈值,并对各层信号进行区间阈值化处理,在提高信号信噪比的同时保持了信号的连续性.分别在回波信号噪声为高斯白噪声和AR（2）相关噪声的情况下,以及不同信噪比条件下,对该方法进行验证.仿真结果表明：在低信噪比条件下,当回波信号噪声为白噪声和相关噪声时,EMD区间阈值去噪方法能将回波信号信噪比提高5 dB,去噪性能优于小波阈值去噪方法,其对应多普勒相位精度能提高1倍以上.