基于周期FRFT的多分量LFMCW雷达信号分离

 多分量线性调频连续波(LFMCW)信号的截获和特征提取是雷达情报侦察的难点,为了实现对多分量LFMCW信号的快速检测和有效分离,提出了一种基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)的多分量LFMCW雷达信号分离新方法。首先介绍了PFRFT,分析了PFRFT和FRFT之间的关系,讨论了LFMCW信号的PFRFT特征。然后给出了一种离散PFRFT的计算方法,结合周期分数阶Fourier域(PFRFD)的窄带滤波和CLEAN算法实现了多分量LFMCW信号的分离。仿真结果表明:①PFRFT的计算效率较周期Wigner-Hough变换(PWHT)具有明显优势;②LFMCW信号分量在特定PFRFD中具有能量峰值,分离后能较好保留时频特征;③当两个LFMCW信号分量的功率相差较大时,适合在PFRFD分离,反之适合在时域分离;④当信噪比(SNR)为0 dB时,两个具有相同功率的LFMCW信号分量分离后,与初始信号分量的相关系数都达到了0.9以上。     

固体火箭发动机水下试验的数据处理方法研究

针对固体火箭发动机水下试验数据参数变化剧烈、信号严重混迭及难以分辨的问题,提出了一种基于小波变换的软阈值去噪法,完成了固体火箭发动机水下试验推力数据的分析和处理.与传统数据处理方法对比分析表明:该方法可以将动态数据分解为反映过程“低频”特性的近似分量和反映“高频”特性的细节分量,便于对发动机性能进行分析;在去除试验数据干扰的同时保留了试验数据自身的变化特征,满足了工程应用对固体火箭发动机水下试验数据处理的要求.     

一种基于连续小波变换的滚动轴承早期故障诊断新方法

滚动轴承早期失效阶段,特征信号微弱,并且受传递路径衰减及环境噪声影响,故障识别相对困难。针对这一问题,提出一种基于连续小波变换的轴承早期故障诊断方法。对原始信号进行连续小波变换,利用不同尺度小波系数进行信号重构,从而得到相应尺度下的信号分量,为了获取包含尽可能多的故障信息的信号分量,以峭度为指导标准对重构信号分量做合并处理,并利用相关系数准则剔除冗余信号分量,从保留信号分量中筛选出峭度值最大的分量,将其作为最佳分量用于进一步包络解调运算,通过分析包络谱判断轴承的故障类型。利用所述方法处理轴承早期故障仿真及实测信号,均成功提取出微弱特征信息,由此表明该方法可实现滚动轴承早期故障的精确诊断。     

基于HHT的ACARS基带信号处理方法的研究

针对目前ACARS基带信号处理的方法,将Hilbert-Huang变换应用于ACARS报文的解析中.以采集到的民航飞机下行的ACARS报文信号为数据源,利用经验模式分解法EMD将报文信号分解成有限个固有模态函数IMF,从而根据Hilbert变换求出每个固有模态函数IMF的瞬时频率,结合ARINC-618协议定义的ACARS报文信号数据传输机制与编码特点,完成了报文信号的译码.将一种新的方法运用到ACARS基带信号处理中,可以有效地消除ACARS基带信号失真的影响,具有较强的抗信号漂移能力.通过与权威的译码系统译码得到的结果对比,表明算法具有良好的工程应用价值.     

NSCT变换域PCNN彩色图像增强算法

为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCbCr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换（ NSCT）的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PC－NN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCbCr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明显优于同态滤波、空域PCNN及NSCT域的PCNN算法,不仅增加了彩色图像的明亮度,而且图像保真性好,纹理更清晰。     

基于旋转滤波矩阵束的异步电机转子断条故障诊断

现有异步电机故障诊断技术存在短时数据分辨率低、硬件开销大等缺点。针对这一问题,提出一种基于短时数据的旋转滤波矩阵束的异步电机转子断条故障诊断新方法。利用矩阵束算法抗噪性能强的优点,准确求出定子电流基频成分,并通过逆、正同步旋转变换,剔除了定子电流中的基频成分。利用矩阵束算法准确估算定子电流故障信号的频率和幅值,突破传统基于快速傅里叶变换(FFT)分析算法分辨率不足的限制。仿真和电机试验共同表明:旋转滤波矩阵束算法可以在短时数据的基础上准确辨识转子断条故障。     

基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法

针对强射频（RF）噪声干扰下脉压雷达目标检测概率较低的问题,提出了一种基于预估-反馈联合处理的射频噪声干扰抑制算法。首先,对回波信号进行盲源分离预处理,并利用分数阶傅里叶变换（FRFT）的特性对目标回波信号进行参数估计以及窄带滤波处理,滤除大部分干扰和噪声的能量;然后,在数据层运用M/N逻辑法进行点迹处理,并结合径向速度方向判决,实现对目标航迹的预估检测;最后,利用数据层对航迹状态的反馈实时修正滤波器参数,从而在信号层更好地滤除干扰能量,并对中断航迹进行剔除,完成射频噪声干扰的抑制。仿真结果表明：与现有射频噪声干扰抑制技术相比,所提算法具有更优的干扰抑制效果。     

基于小波变换和神经网络的航空发动机故障诊断

在阐述了小波变换和BP神经网络概念的基础上,根据小波神经网络故障诊断的基本思想,提出了一种基于“能量-故障”的小波预处理神经网络航空发动机诊断方法。实验仿真结果表明,使用该方法提取故障特征加快了神经网络的训练速度,能迅速地进行故障的诊断。     

Lamb波传播特性研究

应用三维弹性理论对Lamb波频散曲线进行理论建模.在Lamb波主动监测系统中,应用Gabor小波变换理论分析Lamb波信号的时延及相位角,获得了板中Lamb波的相群速度频散曲线.比较理论曲线与实验数据,证明了三维弹性理论建模方法的有效性.     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。