一种红外点目标图像高保真压缩方法

针对红外点目标图像的特点,融合目标检测与无损-近无损压缩技术,提出了一种目标-背景分类的高保真压缩方法。将红外图像分成若干子块,对每个子块进行基于"最大中值滤波"背景抑制算法的点目标检测,根据检测结果将图像子块分为包含疑似目标的目标子块和不含目标的背景子块,对目标子块图像无损压缩,对背景图像子块近无损压缩,从而提高红外遥感图像压缩比,降低数据传输量,减轻数据传输压力。实验结果表明:所提的方法与传统全图无损压缩方法相比,能在不损失点目标信息的高保真压缩前提下,使图像压缩比提高40%以上。该方法对星上实时处理系统、红外探测跟踪系统的设计具有一定的理论和工程应用价值。     

基于短时时差序列的无源定位方法

针对脉冲辐射源定位问题,提出了一种基于短时时差(TDOA)序列的多站无源定位新方法.首先建立了TDoA序列模型,然后推导了该方法定位误差的克拉美罗下限(CRLB),并提出了一种高效的解算方法--两步定位法(TSLM):第1步利用TDOA序列线性估计出TDOA及其变化率信息,第2步基于TDOA及其变化率信息进行定位.典型...     

具有最大功率点跟踪功能的双输入反激DC/DC变换器

采用双输入反激DC/DC变换器实现了太阳能电池和市电两种能源对负载的稳定供电,根据各种太阳能电池的特点,提出了双输入反激DC/DC变换器的控制策略:一方面使太阳能电池工作在最优状态,实现输出最大功率点跟踪,提高太阳能的利用率;另一方面当负载变化以及太阳能电池输出能量不足时可以从市电获取足够的能量以保证输出电压的稳定.最后通过仿真与实验,验证了本方案的可行性.     

叶片稠度对压气机最大有效静压升影响的数值模拟

为研究叶片稠度对压气机最大有效静压升的影响,针对某单级低速压气机,通过改变转静子叶片数,构建了不同叶片稠度的压气机模型,采用三维数值模拟的方法,获得了不同稠度情况下的压气机特性。计算结果表明,静子叶片数的增加能够抑制附面层分离,拓宽压气机稳定工作范围,压气机近失速点的压比增大,压气机的最大压升能力增强,其最大有效静压升增大;转子叶片数的增加能够抑制气流分离,减小流动损失,从而使得近失速工况下压气机效率和压比增大,压气机近失速点压升能力增强,其最大有效静压升增大。通过对叶片数不同时各压气机的最大有效静压升系数与Koch最大有效静压升预测曲线的对比,从数值模拟的角度验证了以最大有效静压升作为压气机稳定性判据的有效性。     

基于极大后验原理的非线性系统传感器故障估计

针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman filter,EKF)计算复杂,粒子滤波算法动态跟踪能力差,单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter,UKF)滤波精度低等缺陷,本文根据极大后验原理(Max-imum posterior principle,MPP),针对一类非线性系统设计了一种改进型的无先导卡尔曼故障估计滤波器来估计被控系统所发生的加性传感器故障。首先根据极大后验估计原理,推导出一种最优常值故障估计器。在此基础之上,推导出次优的加性常值故障估计滤波器,并对故障估计滤波器进行了无偏性证明。最后,将得到的理论结果应用于非线性倒立摆系统,仿真验证了所提方法的有效性。     

单颗磨粒磨削碳化硅陶瓷磨削力与比能研究

为探索磨削速度和单颗磨粒最大未变形切厚对碳化硅陶瓷高速磨削材料去除过程的影响规律,进行了切向进给单颗磨粒高速磨削试验,研究了磨削力、磨削比能与磨削速度以及单颗磨粒切厚的关系。研究结果表明,单颗磨粒切厚为0.03和1μm时,磨削力和磨削比能均随着速度的增加而减小,而当切厚为0.3μm时,磨削力和磨削比能随着磨削速度先增加后减小,磨削速度80m/s为其转折点。磨削力随着单颗磨粒切厚的增大整体上呈上升趋势,但是当切厚小于某一临界值时,磨削力变化并不明显,磨削比能却急剧降低,而且磨削速度提高,该临界值变大。因此,磨削速度的提高有利于降低磨削力和磨削比能,适当增加单颗磨粒未变形切厚并不会恶化加工质量。     

基于MAP估计和广义高斯分布的SAR图像边缘比率检测方法

 合成孔径雷达(SAR)图像的低信噪比和乘性相干斑噪声给SAR图像的边缘检测带来了极大的困难.通过引入广义高斯(GG)分布作为局部均值功率的先验分布模型,给出了局部均值功率在最大后验概率(MAP)意义下的最优估计,进而提出一种新的SAR图像边缘比率检测算子.利用以梅林变换为基础的对数累积量(MoLC)方法估计GG分布的参数,在此基础上给出一种局部均值功率MAP估计和GG分布参数估计的联合迭代求解方法.利用SAR实测数据对本文提出的边缘检测算子进行仿真验证,并将其与平均比率(RoA)算子和指数加权均值比(ROEWA)算子进行了对比,结果表明该算子可以有效克服相干斑噪声的影响,边缘定位准确且虚假边缘明显减少.     

威布尔分布的极大似然估计的精度分析

威布尔分布参数估计的极大似然方法是一种常用的方法,在故障数不小于10的情况下推荐使用.但在工程中,由于产品的可靠性高,或者是样本量少,试验的故障数常常是小于10,在这种情况下需要明确所得的评估结果的精度是否满足要求.运用区间估计的思想,提出了一种解决上述问题的评价和判断的方法,并应用此方法对完全样本情况下,形状参数的极大似然估计量的精度进行了讨论.工程上,可以依据文中提供的结论定量分析威布尔分布形状参数极大似然估计量的精度.      

监测位移预报的非等间距相关系数平稳序列法

建立了监测位移时间序列分析、建模和预报的非等间距相关系数平稳序列法.采用随机过程理论导出了模型的整体极大似然估计,在保证参数估计量优良统计特性的同时,克服了现行组合模型方法难以处理非等间距监测位移序列的问题.通过数字模拟仿真技术解释了传统插值处理产生较大误差的原因.计算实例表明该方法具有较高的建模和预报精度.      

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。