基于滤波残差的组合导航系统故障检测研究

论文研究了两种用于组合导航系统中的故障检测方法,首先介绍了传统的残差χ^2检验法,随后给出了一种基于最大残差样本协方差阵特征值的故障检测算法。通过计算机仿真比较了两种算法在组合系统中的应用,仿真结果显示,基于特征值的故障检验算法对故障较敏感,系统组合精度略高,一定程度上优于传统残差χ^2算法。最后,文章讨论了组合导航系统中两种故障检测算法的优缺点。     

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。     

无源探测接收系统设计中的非线性分析

在多频探测环境下,无源探测接收系统的输出端将产生由于互调和交调而导致的虚假干扰。文中首先给出了两种实际工程上可行的测试方法;并探讨了非线性失真产生的机理及其对整个接收系统所产生的影响,对三阶互调、三阶截点和1 dB压缩点三个衡量接收机线性度的指标作了全面分析;最后研究了系统的三阶截点与各模块的三阶截点、增益以及接收机各级的选择性等指标间的关系。     

低信噪比图像目标检测技术研究——Ⅰ.数据流程与背景感知

提出了一种将背景区域感知与目标特征分析相结合的自动提取图像目标的层次化数据处理流程;探讨了线性预测估计和非线性均值滤波两种常用背景估计技术和自适应空间滤波的形态学背景感知方法。实验测评表明,形态滤波算法对背景的自适应感知能力强,能真实贴切地反映图像背景的起伏变化规律。     

疲劳裂纹电位法测量研究

本文对电位式裂纹测量仪的基本组成原理及性能做了介绍,并在高温疲劳裂纹扩展试验中,使用该仪器与显微镜直接观测法同时测得四组试验数据。对其中三组数据进行线性拟合,拟合出试验中裂纹长度与测得电压之间的关系式,最后用拟合出的关系式对另一组数据反推检验裂纹长度。对比所得结果,测量精度比较令人满意,证明了此电位式裂纹测量仪的可靠性和实用性。     

中国空间引力波探测“太极计划”及“太极1号”在轨测试

我国空间引力波探测"太极计划"将打开中低频段(0.1 mHz～1 Hz)的引力波观测窗口,为人类研究宇宙起源与演化、黑洞起源与演化、引力本质、暗能量和暗物质等提供全新的方法和手段。由于空间引力波探测涉及一系列关键技术,太极计划提出了"单星""双星"和"三星"3步走的发展路线图。目前"单星"计划——"太极1号"发射成功,并圆满完成了第一阶段的在轨测试。本文将简要介绍空间引力波探测的科学价值、国内外背景和关键技术分解,重点对太极计划及其3步走发展规划进行分析,并提出后续工作的一些设想和发展建议。     

使用深度神经网络检测Cassini ISS图像中圆盘状星体轮廓

Cassini空间探测器光学成像系统（ISS）拍摄的图像中,很多卫星呈现为面元,其轮廓检测是天体测量的重要工作.使用神经网络方法进行ISS图像中面元轮廓检测.每个ISS图像的像素分为轮廓边缘和非轮廓两类.使用神经网络框架TensorFlow,输入每个像素的9个特征,输出每个像素的分类.利用约3.6万个像素训练该网络,通过380幅ISS图像进行测试.与人工标记结果相比,轮廓像素检测的平均精确率为78.26%,平均召回率为73.32%.以检出轮廓像素作为输入,通过椭圆拟合得到面元的轮廓,所得轮廓与面元真实轮廓吻合良好.研究结果表明该方案能够有效检测出面元轮廓,进而给出假图像星的排除范围.      

基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测

针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。     

基于多普勒频率差的拖曳式诱饵干扰检测

诱饵的检测是拖曳式诱饵(TRAD)干扰对抗的基础。对单脉冲雷达有无拖曳式诱饵干扰下平衡鉴相器(BPD)输出角误差信号进行了推导,根据平衡鉴相器的原理,得出了目标和诱饵干扰信号间的多普勒频率差会影响角误差信号的结论。当不存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号无变化;当存在拖曳式诱饵干扰时,经低通滤波器处理后角误差信号交流部分被滤除,角误差信号发生变化。根据诱饵存在与否时角误差信号的这一差异,利用门限检测实现对诱饵干扰的检测。仿真分析了不同干扰场景下的检测性能,验证了本文方法的有效性。