基于三维激光成像系统的相机标定方法

三维激光成像系统中点云数据与影像数据的融合可以对被扫描物体赋予真彩色.为了获得点云数据与影像数据良好的融合效果,就需要精确的确定载体坐标系与相机坐标系之间的关系.本文针对三维激光成像系统点云模型真彩色处理方法进行研究,提出了一种基于三维激光成像系统的相机标定方法.通过对相机坐标系的标定,建立点云数据与影像数据之间的数学模型.实验结果显示,采用所提出的方法,能够使得三维立体点云数据与影像数据精确融合.最终得到被扫描目标的真彩色3D模型.     

基于模式矩阵的液体火箭发动机试车台故障关联规则挖掘

为发现试车台状态变量与其工作状况的关联关系,本文对液体火箭发动机试车台历史测试数据进行关联规则挖掘,对试车台状态参数进行选择和编码,使用自适应阈值算法对测试数据进行离散化,引入模式矩阵用于计算事务数据库中的频繁项集,提出了基于模式矩阵的关联规则挖掘方法,并将该方法应用于对多组历史测试数据进行频繁项集挖掘,对挖掘结果的分析表明:与传统方法相比,本文方法效率高,计算量小,挖掘结果能正确反映试车台状态变量与其工作状况间的关联规则,为试车台的测试数据挖掘提供了一种有效方法.     

柔性空间结构选频二阶保结构平衡降阶

利用传统的一阶选频内平衡降阶方法进行降阶时,不但破坏了原二阶系统动力学结构,而且降阶过程中的选频Gramian矩阵的求解计算量大、数值稳定性差.利用解耦模态坐标的二阶柔性空间结构(FSS)方程的特殊性,给出了可控和可观Gramian矩阵的选频闭合解析解.为了将FSS动力学模型在指定频段进行降阶并保留原系统的二阶动力学结...     

求解对称矩阵极端特征的Chebyshev—PBL方法

为了加速预处理块Lanczos方法的收敛法，本文采用组合Chebyshev迭代和预处理块Lanczos方法，提出了求解大型对称稀疏矩阵极端特征的一种新方法－Chebyshev－PBL方法。数值结果表明，新方法对计算大型对称稀疏矩阵的几个最大（或最小）特征值是有效的。     

2D雷达组网中目标高度估计误差的Cramér-Rao限

 在由2坐标雷达组成的雷达网中,推导了目标高度估计误差的CRLB(Cram&;#225;r-Rao限),并通过不同条件下的数值计算得到了一些结论。结果表明,目标高度估计误差的CRLB既与雷达的测角误差有关,也与目标和2个雷达站形成的夹角有关系,雷达配置在不同的高度上有利于目标高度估计的收敛性。这些结论对于2坐标雷达组网以及雷达网中的传感器管理具有指导意义。     

资源约束下的反导任务迭代收敛特性

为提高反导任务执行效率,研究反导任务的总量模型和迭代收敛规律,利用任务转移矩阵定量描述反导任务之间的联系与作用强度.引入任务量完工比例参数表征协同反导特点,建立任务总量模型,揭示反导任务迭代收敛规律,深入探究影响收敛的主要因素.基于资源约束和时间优化的视角,确定任务关键度,规划任务优先级,优化资源配置,调控反导任务迭代收敛速度.结合实例验证了任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的,为计算和优化反导任务提供了理论依据和具体对策.     

A novel approach of testability modeling and analysis for PHM systems based on failure evolution mechanism

Prognostics and health management (PHM) significantly improves system availability and reliability, and reduces the cost of system operations. Design for testability (DFT) developed concurrently with system design is an important way to improve PHM capability. Testability modeling and analysis are the foundation of DFT. This paper proposes a novel approach of testability modeling and analysis based on failure evolution mechanisms. At the component level, the fault progression-related information of each unit under test (UUT) in a system is obtained by means of failure modes, evolution mechanisms, effects and criticality analysis (FMEMECA), and then the failure-symptom dependency can be generated. At the system level, the dynamic attributes of UUTs are assigned by using the bond graph methodology, and then the symptom-test dependency can be obtained by means of the functional flow method. Based on the failure-symptom and symptom-test dependencies, testability analysis for PHM systems can be realized. A shunt motor is used to verify the application of the approach proposed in this paper. Experimental results show that this approach is able to be applied to testability modeling and analysis for PHM systems very well, and the analysis results can provide a guide for engineers to design for testability in order to improve PHM performance.     

基于广义马氏距离的混合型多属性决策的 TOPSIS方法

为了解决混合型多属性决策问题,将不同属性值转换为区间数形式。在基于马氏距离的逼近理想解排序法（TOPSIS）中,指标问线性强相关导致协方差矩阵为奇异矩阵,不能计算马氏距离。因此,定义了区间数的协方差矩阵,采用奇异值分解方法计算协方差矩阵的广义（M—P）逆矩阵。改进的算法克服了传统TOPSIS存在的指标信息重复、主观赋权不合理、隶属度难以确定,以及可能出现与理想解欧式距离近的方案与负理想解的欧式距离也近的不足。最后,给出了该方法的一个算例,结果表明该决策方法是实用和可行的。     

基于时频矩阵非负分解特征的多视角SAR目标识别

针对多视角合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别问题,提出一种基于目标高分辨率距离像(High Range Resolution Profile,HRRP)时频矩阵非负分解特征提取和识别方法。该方法首先对SAR图像进行滤波预处理,得到相应的目标HRRP序列;然后采用匹配追踪时频分析方法计算得到目标HRRP的时频矩阵;应用非负矩阵分解技术分解时频矩阵,得到相应的谱矢量和时相矢量。基于分解得到的谱矢量和时相矢量提取时频域矩特征和稀疏特征。最后,应用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)对这些时频特征序列建模及识别。采用美国运动和静止目标获取与识别(Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR目标数据库的实验结果表明,该方法不仅能有效降低时频域特征的维数,而且识别性能优于传统的时频域特征。     

协方差矩阵结构的广义杂波分组估计方法

针对球不变随机向量建模的相关复合高斯杂波背景下雷达目标自适应检测的协方差矩阵结构估计问题,将均匀杂波分组方法进行推广和改进,提出了杂波协方差矩阵结构的广义迭代杂波分组估计（GRCCE）方法。首先,在广义杂波分组背景下利用最大似然方法推导了协方差矩阵结构估计的迭代过程;其次,基于杂波分组思想,给出了广义杂波分组估计(GCCE),利用GCCE作为初始化估计矩阵进行迭代,得到协方差矩阵结构的GRCCE;最后,通过仿真对方法的有效性进行了检测,结果表明,GRCCE只需要一次迭代就能达到收敛,估计精度随着杂波一阶相关系数的增大而提高,而不受纹理分量参数变化的影响。与现有方法相比GRCCE适应杂波环境更广,估计精度更高,而且计算量更小。