一种基于小波变换的多分形布朗运动合成算法

为了更有效地描述点状奇异性指数沿样本路径变化的信号,利用多分形的概念,在基于离散小波变换技术的基础上,提出了一种合成多分形布朗运动的新算法.该算法通过控制高斯白噪声的小波系数权来获得期望的信号局部正则性,而合成过程的收敛性由收敛因子保证.通过与基于Durbin-Levinson 和轮换矩阵嵌入技术算法的比较以及数字仿真试验,表明提出的算法不仅计算复杂度低,而且适用于生成非高斯的、自协方差函数事先未知的多分形过程.      

小波滤波在光纤惯导抗干扰初始对准中的应用

针对光纤陀螺捷联惯性导航系统在晃动基座条件下传感器的输出噪声增大,导致对准结果收敛过程振荡剧烈、对准时间长、对准精度低的问题,提出了一种小波实时预滤波方法,确定了最优的小波基和分解级数,采用滑动数据窗、对称周期拓展和软阈值函数处理相结合的方案实现对惯性仪表的实时降噪。实验证明,该小波预滤波方法可以有效抑制惯性仪表输出信号的高频噪声。在晃动基座条件下,航向角大约在精对准50s后收敛,其1σ值为2.77′,且与预滤波前相比,姿态角收敛过程更加平缓。     

基于机翼-帆尾的高纬度跨年驻留太阳能飞机总体参数设计方法

拓展太阳能飞机在较高纬度地区的跨年驻留性能有助于促成太阳能飞机的广泛实用化。建立了适用于任意高度、任意纬度、任意指向的光伏组件面功率模型,并考虑了光伏组件的温度效应,通过能量仿真得出：在方位角跟踪方式下,滚偏角为90°的主动式光伏组件的日均面功率最优。然后在布局与能源综合设计思想指导下,建立了一套基于机翼-帆尾的太阳能飞机总体参数设计方法,其组成模块包括各部件质量方程、气动效率方程、用于构建气动布局参数与全机光伏组件面功率特性之间映射关系的Kriging代理模型,以及参与总体参数匹配优化设计的量子粒子群优化（QPSO）算法及其多目标评价函数。面向高纬度与跨年驻留的设计指标,开展了机翼-帆尾太阳能飞机的方案实例设计,其中驻留纬度与高度指标分别为45°N和18 km。详细分析了此方案在23.5°N~55°N纬度域内的可持续高度包线。研究结果表明：与传统布局形式相比,机翼-帆尾布局形式大幅提升了高纬度地区冬季附近的光伏组件面功率,有效地减小了翼展尺度、机翼面积并提升了巡航速度,具有良好的应用优势。方案设计实例也验证了基于机翼-帆尾的太阳能飞机总体参数设计方法的可行性。     

基于小波过程神经网络的飞机发动机状态监视

 针对飞机发动机状态监视问题，提出了小波过程神经网络模型。其隐层和输出层为过程神经元，隐层激活函采用小波函数。该模型结合了过程神经网络可以处理连续输入信号的特点及小波变换良好的时频局域化性质，有更强的学习能力和更高的预测精度。文中给出了相应的学习算法，并以飞机发动机状态监视中排气温度裕度的预测为例，分别利用3层前向过程神经网络和小波过程神经网络进行预测。结果表明，小波过程神经网络结构更简单，收敛速度更快，优于过程神经网络，因而为飞机发动机状态监视提供了一种有效的方法。     

基于小波变换的高超声速边界层动态图像分析

利用小波变换技术,研究高超声速下动态尖锥周期俯仰摆动的边界层转捩图像。通过基于二维小波变换的图像消噪和图像增强算法,优化动态实验图像,根据小波变换图像的奇异性提取沿时间历程变化的尖锥边界线和边界层图像,得到尖锥的俯仰摆动周期和迎角变化范围。结果显示边界层厚度的变化周期与尖锥的俯仰摆动周期存在相位差,随着迎角增大,背风面转捩点向尖锥前缘移动。实验结果表明,基于小波变换的图像处理技术不仅能够作为高超声速尖锥实验流动显示进行定性观察,还可以实现对高超声速边界层转捩实验的精确观测和定量分析,成为一种重要的量化和自动化的实验技术和分析手段。     

基于小波分析和时间序列理论的陀螺仪随机漂移建模研究

综合分析了已有的对陀螺随机漂移建模的各种方法,在分析其各自的优缺点的基础上,考虑到运算的快速性及模型的准确性,这里提出了综合运用小波分析和时间序列理论对陀螺仪随机漂移进行建模的方法,并通过M atlab仿真实验,分析肯定了该方法的有效性和实用性。     

一种基于预测和变换混合设计的超光谱图像压缩方法

提出了一种新的超光谱图像压缩方法。该方法针对三维小波压缩编码方法对专有数据的特殊属性利用效率较低的缺陷,设计了一种应用于超光谱图像的预测编码和变换编码相混合的实现方案。首先,由超光谱图像的高谱间相关性,推导出图像各波段间的一般表达式。然后,根据这一表达式建立了超光谱图像的波段预测方式。该预测方式以波段为单位,参考波段采用小波变换编码技术进行压缩。为了提高预测的精度,参考波段选择器和波段预测器分别基于超光谱图像的数学统计规律和各波段直方图形状相似的特性进行设计。最后,将预测偏差值通过三维小波编码技术进行压缩。实验结果表明,本文设计的方法与目前先进的超光谱压缩技术相比能够提供具有竞争力的性能提升,且具有良好的兼容性、灵活性和渐进传输能力。     

基于四阶累积量和小波降噪的干扰抑制算法

针对盲信号分离算法在低信噪比下分离效果较差的情况,提出了一种基于四阶累积量和小波降噪的含噪盲分离算法,并将该算法用于卫星通信干扰抑制。首先,利用基于四阶累积量的盲分离算法进行信扰盲分离;然后对分离出的已被噪声污染的通信信号进行小波降噪处理。最后,对提出的算法在单音干扰下进行了性能仿真。仿真结果表明,该算法不仅使抗噪性能提高了3dB左右,而且在低信噪比下对强单音干扰具有较好的抑制效果。     

基于Morlet小波滤波提高系统参数识别精度的方法

提出了一种基于连续小波变换的时频域滤器对信号滤波,不会引起相波方法,用于频响函数估计前的信号预处理.采用Morlet小波构造一种FIR滤波位失真.提出了一种改进的小波基以满足瞬态激励情况的时频域分辨率要求.采用GARTEUR飞机模型构造仿真算例,对仿真数据添加白噪声.仿真结果表明,系统参数识别精度明显改善,滤波后获得的阻尼估计误差较滤波前下降了30%.     

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。