基于ZAM分布的伪码调相与正弦调频复合引信信号特征参数提取技术

伪码调相与正弦调频引信信号特征参数提取是对该引信进行有效欺骗性干扰的前提。 为提取特征参数,提出了基于ZAM分布的信号特征参数提取方法。首先对侦察的复合引信信 号进行ZAM变换,将ZAM分布图进行投影获得负尖峰位值,通过搜索最小时间间隔提取伪码特 征参数,利用峰值跟踪曲线提取正弦调频信号的特征参数。仿真分析表明,该方法能有效提 取复合引信信号的所有特征参数。     

基于径轴向Tchebichef矩函数三维曲面非对称结构的模型修正

采用积分的思想,将曲面机匣看作由若干圆柱机匣积累而成,将曲面机匣振型数据插值到一个圈数×点数×层数的三维像素空间内,能够实现径轴向Tchebichef矩(RAT矩)对曲面机匣模态振型的识别。利用RAT矩函数从曲面结构模态振型数据提取矩特征值,实现对振型数据的压缩,基于矩特征值的相关性分析能够很好地描述重模态现象,弥补了传统模态置信准则(MAC)值对于重模态描述的缺陷。进而将矩特征值代替振型数据,作为目标函数,应用于模型修正。矩特征值的数据量远小于振型数据,能够提高计算效率、避免修正结果不收敛。考虑到工程部件大多非完全轴对称,以一个带有非对称凸台的航空发动机机匣为例,基于RAT矩进行模态计算、相关分析和模型修正,发现同时利用频率与RAT矩进行模型修正,相关性有明显的提升,例如第9阶模态的相关性由35.35%提升到67.21%。各阶模态对的频差也都明显降低,最大频差由14.56%降至9.09%。证明了RAT矩函数能够应用在三维曲面非对称机匣的模型确认中。     

基于双谱特征的个体辐射源识别

针对个体辐射源识别困难的问题,提出了一种基于双谱分析的个体辐射源识别新方法.首先用双谱分析法提取信号的双谱对角切片,利用主成分分析法(PCA)从大量训练样本特征中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并融合对分类具有显著贡献的辐射源属性参数作为识别特征矢量.最后采用势函数分类法实现雷达辐射源识别.仿真结果表明基于双谱的识别法能...     

基于 SURF算法和 Kalman预测的运动目标跟踪

SURF(Speeded Up Robust Feature)特征提取方法是SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的改进,具有速度快和精度高等特点,但其对于较大尺寸图像的匹配速度仍然有待提高。文章提出了一种将基于SURF特征匹配算法与卡尔曼滤波相融合的目标跟踪算法,该算法用特征点的中心近似目标最佳位置;通过卡尔曼滤波预测出当前的目标位置,建立自适应匹配窗口;最后,应用SURF算法提取窗口内的特征向量进行匹配。实验表明,该算法在目标发生大尺度旋转和缩放、部分遮挡时能够稳定跟踪,其跟踪速度比SURF算法有很大的提高。     

基于弹性网稀疏编码的空间目标识别

 传统的特征袋(BoF)模型在目标识别过程中假设每个局部特征点只关联特征词典中一个视觉单词。此外,l₁范数约束下的稀疏编码对于具有较强成对相关性的特征通常只选择一个特征,而不关注哪一个特征被选择。本文提出一种基于弹性网稀疏编码的特征袋模型。该模型利用尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子构建特征字典,再通过弹性网回归模型求解每个描述子所对应的稀疏系数向量,最后将目标图像内的稀疏系数向量合并用于分类。与传统的特征袋模型和基于l₁范数稀疏编码的特征袋模型相比,该模型有较好的识别性能,并对视角变化具有较强的鲁棒性。在空间目标图像数据库上的实验验证了该模型的有效性。     

差压式流量计在伺服阀制造中的应用

分析了矩形及国影节流孔的流量特性。介绍了伺服阀制造过程中所需各种流量测试时的油路连接和流量关系式，并对差压式流量计的特点及在伺服阀制造工艺中的实际应用作了叙述。     

SolidWorks中基于特征的实体建模技术研究

本文概述了SolidWorks中基于特征的实体建模技术的特征定义和分类，并通过具体的工程示例对基于特征的实体建模技术进行了研究，其中对特征的创建方法、步骤和特性进行了详细的讨论。     

基于联合双边滤波的融合图像跟踪算法研究

为了提高跟踪精度,提出一种基于联合双边滤波的融合图像自动跟踪算法.采用帧问差分法并通过形态学处理获得运动目标大致区域,在此基础上采集目标区域及相邻背景区域的代表颜色集合,由此生成草图作为联合双边滤波的引导图,进而生成完整的目标描述,通过边缘检测获得精确的跟踪结果.实验结果表明,方法能够获得清晰准确的跟踪结果,能够较好地避免跟踪中的漂移问题,且算法复杂度低,跟踪精度高.     

一种小型化分体式星敏感器的设计

星敏感器是以恒星为参照系,以星空为工作对象的高精度空间姿态测量装置,提供准确的空间方位和基准,具有高精度、无漂移、工作寿命长等特点,可与惯性仪表组成复合导航.针对小体积、高精度的应用需求,重点概述了星敏感器小型化分体式结构设计、光学系统设计、星像提取和星图识别等关键技术,为小型化星敏感器研制提供了设计思路.     

Two-dimensional ionospheric total electron content map (TEC) seismo-ionospheric anomalies through image processing using principal component analysis

This paper examines China’s Wenchuan Earthquake of 12 May 2008 (UTC) (M_w = 7.9) using principal component analysis and image processing of the global ionospheric map (GIM) for the region. Transforms are conducted for 4, 8, and 9 May 2008. The GIMs are subdivided into 100 (36° in Long. and 18° in Lat.) smaller maps. The smaller maps (71 × 71 pixels) form the transform matrices of corresponding dimensions (2 × 1) through image processing. The transform allows for principle eigenvalues to be assigned to TEC anomalies for May 8 and 9. These may represent the seismo-ionospheric signature described by Zhao et al. (2008). The May 4 result shows no evidence of TEC anomalies. These results are in keeping with the findings of Liu et al. (2009). It is evident in this research that PCA could have the capacity to detect both the seismo-ionospheric signature and determine the approximate location of an earthquake’s epicenter prior to nucleation.