不同速度运动汽车的磁异信号研究与探测

运动汽车随着速度的增加伴随着非稳态材料的产生,如汽油高温燃烧、高速摩擦引起自由电荷累积等。针对这些磁异信号难以采用适用于铁磁性材料的磁偶极子模型描述的问题,提出了结合磁偶极子模型和运动电荷等效模型的方法,理论计算不同速度运动汽车的磁异信号并分析其时域、频域特征,获得磁异信号与速度的依赖关系。采用隧道磁阻传感器（TMR）结合滤波、放大、模数转换技术构建弱磁信号探测实验装置,探测不同速度运动汽车的时域磁异信号,并采用傅里叶变换获得其频域信息,与理论模型相吻合。随着速度的增加,频域信号向高频方向偏移,对于从低频地磁背景场中提取目标弱磁信号极其重要。      

强电磁脉冲下柴油发动机系统薄弱环节识别

为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节,提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性,加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能,首先,通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据,计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率;然后,依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率,并排序以识别其薄弱环节,为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例,说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明:执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件,也为较薄弱环节,是需要重点防护的对象。      

基于FRFT的多分量LFM信号检测与参数估计方法

针对传统方法搜寻效率低的问题,采取瞄准搜寻策略,提出一种快速精确地检测和估计多分量线性调频（LFM）信号参数的方法。推导出LFM信号的分数阶长度和旋转角度间的近似关系;利用分数阶幅度随旋转角度变化规律,提出一种高效搜寻最优旋转角度的算法,分析得出该算法的计算量较小,相比于传统算法具有较大优势。在低信噪比情况下,进行两次S-G滤波可显著提高检测概率。仿真结果表明,所提方法在低信噪比和存在分量间信号干扰的情况下,能可靠检测和精确估计多分量LFM信号参数。      

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

地基北斗GEO卫星直反信号功率测量偏差分析

针对接收天线方向性造成的北斗地球同步轨道（GEO）卫星直反信号功率测量偏差进行研究。给出地基场景下实际天线接收的直反信号及其功率表达式,讨论天线方向性造成的北斗GEO卫星直反信号功率测量相对偏差,设置具体观测场景进行仿真分析。理论与仿真结果表明：具体场景和时刻下的北斗GEO卫星直反信号功率测量偏差为固定偏差,由天线对干扰信号的抑制性能、天线架设高度和反射面介电常数共同决定;相对偏差的大小随着天线对干扰信号抑制性能的增强而减小,随着天线架设高度的变化在某一范围内波动,也会随着反射面介电常数的变化而变化。     

磁带记录仪自动计量测试研究

介绍了磁带记录仪自动计量测试的研究设计情况，着重介绍了程控多通道信号选择器及其GPIB接口的设计，简要地介绍了自动测试软件设计情况。     

动态载荷识别方法研究

动态载荷识别技术是飞机设计中的关键技术之一，本文对动态载荷识别方法进行了综述，详细介绍了频域反演法，时域反演法，神经网络反演法，逆虚拟激励法以及优化反演法的研究进展。     

喘振压力信号对某综合调节器nL、nH、Tt5通道的校正试验及研究

在分析通道校正电路的内部连接方式的基础上，按不同的SST指令和nHC换算转速分类进行了试验。通过喘振压力信号对综合调节器的校正试验，得到了喘振压力信号对nL,nH和TQ通道的修正关系。修正结果表明修正效果与SST指令和nHC换算转速的大小密切相关。     

数字光纤预处理器模型仿真

分析了数字预处理器模型原理;基于MAX PLUSⅡ平台,应用VHDL语言实现了物理系统的功能仿真;验证了物理设计方案的可行性,给出了数字预处理器模型的仿真结果,并针对系统实现提出了合理的建议。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。