基于短基线传感器阵列的炮弹被动测向算法

针对现有基于角度估计的无源被动探测技术不能满足远场高精度目标测向的问题，及现有被动探测传感器阵列在战场中需要大规模环绕布设的限制，采用基于经验模态分解(EMD)和短时能量特性分析的瑞雷波提取方法，结合时延双曲线定位模型提出免受波速影响的短基线传感器阵列被动测向方法。首先，在对传感器阵列获取的地震动信号进行信号特性分析基础上，基于EMD构建自适应分解去噪模型，提出基于信号短时能量特性的瑞雷波成分的抽取方法。其次，在对瑞雷波进行联合相关计算估计时延基础上，构建基于TDOA算法的时延双曲线模型，并提出基于四元十字短基线传感器阵列的DFA-WV算法，实现免受波速影响的炮弹信号高精度测向。最后，本文算法模型在仿真及靶场实弹试验得到验证，测试结果表明提取瑞雷波算法可为时延高准度估计提供效力，DFA-WV测向算法因摆脱波速估计值对测向结果的影响，相较于Chan算法及改进MPR算法具有更优的测向性能，且计算复杂度低，在实际野外靶场炮弹目标测向中具有工程应用价值。     

基于EMD-TFPF的仿生偏振光罗盘去噪方法

为了提高仿生偏振光罗盘定向精度,降低罗盘在进行航向角测量时存在的高斯白噪声,基于经验模态分解(EMD)和时频峰值滤波(TFPF),设计了一种用于仿生偏振光罗盘的EMD-TFPF联合去噪方法.在去噪过程中,首先将含噪声的航向角信号分解为不同的模态,对不同模态采用不同窗长进行时频峰值滤波,进而改善了单一窗长去噪对有用信号造成的衰减,有效提高了去噪算法的自适应能力.经过机载实验验证,采用该方法去噪后的仿生偏振光罗盘可以实现定向精度0.3259°,比原始信号精度提升了18.4％.     

基于ICA包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断

针对多元经验模态分解(MEMD)存在模态混叠、带内噪声干扰导致轴承故障特征信息微弱难提取问题,提出了基于独立分量分析(ICA)包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断.采用MEMD对多通道信号进行自适应分解,依据峭度和相关系数选取包含故障信息的本征模态函数(1MF);对所选取IMF分量的包络信号进行ICA分析,抑制模态混叠和...