实测爆炸分离冲击数据的分析和处理

由于爆炸分离冲击环境的频带宽(可到100 kHz)、加速度大(可到300 000gn),常常导致测量数据失真。对实测的爆炸分离冲击数据应分析、确认、修正后才能使用。分析了放大器的压摆率对信号频率的限制,讨论了某实测爆炸分离冲击信号零漂产生的原因,应用小波分析的方法对失真的冲击波形进行了分解和重构,提取了真实的爆炸分离冲击信号。     

利用多尺度小波变换改进PS点目标探测

如何从SAR图像中自动识别出有效的永久散射体（PS）是PS干涉系统中的关键环节之一。小波多尺度积能够反映目标信号与噪声在各频带之间的关联性,可以通过小波多尺度积来凸显目标。小波模极大值法通过搜索尺度空间中的模极大值,并利用信号和噪声不同的尺度特性来定位和识别目标。文章对这两种识别方法进行理论分析和实验对比,使用南京地区ENVI—SAT卫星的单视复图像数据进行了PS点的提取。实验结果表明：基于小波变换的多尺度PS点识别方法能够有效地降低雷达噪声的影像,可以在各种复杂的背景情况下有效地识别PS点。其中,小波模极大值法具有更为稳健的抗噪能力。     

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。     

理想导体表面电磁散射的高阶微扰解

针对经典微扰法（SPM）求解粗糙表面电磁散射特性存在的问题，提出了一种基于二维表面场的一阶和二阶展开近似高阶微扰算法。用该法计算了高阶表面场分量的全极化后向散射SPM解和二阶场分量对水平极化双站及后向散射系数的修正解。研究了不同粗糙度下掠入射时高阶SPM求解的双站散射系数，以及不同方位角下高阶场量的散射特性。通过对合成场的修正，解决了近掠入射条件下散射系数计算的误差。数值计算结果证明该算法有效。     

驱动机构动态磁场干扰处理技术

空间磁场探测器在工作过程中会受到附近其他设备的磁干扰,影响磁场探测精度。文章通过对磁场探测器工作环境的干扰分析,并利用地面设备模拟磁干扰源进行评价试验。文章使用小波分析方法对磁场探测器的测量数据进行处理,评估驱动机构的电机工作时对磁场探测器的测量影响。磁场探测器通过多探头配置及在轨标定和数据处理等方法,可以对平台的静态剩磁及动态磁干扰进行有效处理。     

克努森数对微尺度相似流动特性影响的实验

为了研究克努森数(Kn)对微尺度相似流动特性的影响,选取理论孔径分别为0.357 4mm的小孔和3.6mm的相似放大孔实验件,并保证相同的长径比.在相同的雷诺数(Re)下对孔的Kn相同和不同的情况进行实验研究,计算孔的流量系数并进行分析比较.结果表明:在相同的Re下,小孔与相似放大孔在Kn相同时,两者流量系数吻合性很好;在Kn不同时,小孔和相似放大孔流量系数不同.因此在采用相似放大模型研究微尺度结构的流动特性时,必须保证相似放大件和微尺度原件Kn相同.     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

基于小波包分解和滑动功率谱的舰船轴频电场信号检测

轴频电场是可在水下探测到的一种运动舰船特征物理场,由于海水的衰减作用,其信号十分微弱。文章提出了一种基于小波包分解和滑动功率谱的微弱舰船轴频电场信号检测方法。首先,利用小波包变换对观测信号进行多子带分解;然后,分别提取各子带信号功率作为检测特征量,使用浮动门限对其进行滑动检测。实测数据和仿真数据处理表明,该方法能够在较低的信噪比条件下有效工作,性能优于传统的功率谱检测方法。     

扰动基座下惯组信号消噪方法对比研究

针对捷联惯导系统在扰动基座下对准时,惯组信号中存在干扰角运动和线运动的特点,进行了车载扰动基座初始对准试验,对试验数据进行频谱分析,得到车载扰动基座环境的频域特性。根据分析结果,设计并实现了FIR数字滤波器滤波和小波滤波对惯组信号的消噪,频谱分析和惯性系粗对准的结果显示,这两种方法都能有效地消除惯组信号中的噪声。数据分析显示,小波滤波的效果要优于FIR数字滤波器滤波的效果。     

小波去噪法在复合材料变形测量中的应用研究

为了提高数字散斑相关方法（DSCM）在复合材料变形测量中的精度,将数字散斑技术与小波去噪技术相结合,采用阈值去噪法对小波系数进行阈值量化处理,并进行复合材料的拉伸试验,同时使用DSCM及引伸计进行测量,再使用该小波去噪法对DSCM测量的结果进行去噪,并与引伸计所测结果相比较。结果表明：去噪后的DSCM的测量结果与引伸计测量的结果吻合得更好,精度更高,说明该小波去噪法能够较好地去除数字散斑相关测量和计算中的噪声。