非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

具有较大零相关窗补序列集的构造

为了降低甚至消除近似同步码分多址(Approximately-synchronized code-division multiple-access,AS-CDMA)系统的多径干扰和多址干扰(Multiple access interference,MAI),满足系统不断增大的用户容量需要,提出了零相关窗补序列集和零相关窗补序列集的构造方法。零相关窗补序列集比传统补序列集具有更多的序列数目,应用到通信系统中可以支持更多的通信用户。本文基于完美序列和行正交矩阵,构造了两类具有较大零相关窗补序列集:第一类是运用完美序列的自相关性质和行正交矩阵的正交性构造了一类最优的零相关窗补序列集;第二类以同样的方式,构造了一类几乎最优的零相关窗补序列集。     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

基于纹理的活动轮廓三维图像分割研究

对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓。实验结果表明:改进模型算法的效率和准确度达到预期效果。     

基于粒子群优化的光伏阵列最大功率点跟踪法研究

光伏阵列在局部阴影条件下,出现反向雪崩效应,导致输出功率出现多个局部极大值点,此时常规的最大功率点跟踪（MPPT）失效。基于比较完善的光伏电池遮挡模型,对光伏阵列进行建模,验证其输出功率的多峰特性。提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的多峰最大功率点跟踪方法,并积累粒子个体搜索经验,提高跟踪速度。仿真表明,当外界条件变化时,此方法可以快速跟踪光伏模块的最大功率,从而有效地利用能源。     

考虑气动-结构的高空螺旋桨多学科优化方法

为实现高空螺旋桨高效率和轻质量之间的权衡设计,提出一种考虑螺旋桨气动-结构性能的多学科多目标优化设计方法,理论上可得到约束条件下推力最大和质量最小的Pareto解集。但工程应用中,变量太多,可接受时间内仅能获得Pareto解集拟合趋势。为避免优化周期太长,提出以下阶段性优化方法。阶段1：根据上述Pareto解集拟合趋势和平台约束,确定最优桨径;阶段2：进行基于最优桨径的气动优化获得气动外形,结构优化获得结构方案。使用该方法对高空太阳能无人机螺旋桨优化,两个阶段耗时分别为96 h和4 h。对获得螺旋桨制造,仿真和试验,对比结果表明：推力最大误差为10.9%,质量误差为6.9%,刚度误差为15.2%,固有频率误差为15.4%,试验结果也表明该方法的合理有效性。     

基于集对分析的飞机战伤抢修性评价模型

分析了飞机战伤抢修性的影响因素,建立了战伤抢修性评价指标体系。以集对分析的同异反联系度为基础,构造了飞机战伤抢修性评价模型,进行了深入探讨。最后,通过实例计算表明了该评价模型的可行性和有效性。     

无需先验信息的水平集SAR图像分割方法

给出了一种基于水平集演化、无需任何先验信息的SAR图像分割方法.该方法是一种基于区域信息的统计活动轮廓模型方法,通过利用分段阶跃函数估计图像概率密度函数,克服了利用特定概率分布模型估计概率密度函数时,需要利用先验信息预先假定图像概率分布模型的问题;通过引入惩罚项,避免了费时且难于操作的水平集函数重新初始化过程.还给出了具体的数值实现方案和相关参数取值,改进了数值实现中的迭代终止条件.实验结果表明,固定使用列出的参数,无需任何人为干预,对于大多数图像都可获得令人满意的分割结果;对于少数图像,通过简单的参数调整也可得到良好结果.     

基于SVR及阴影信息的SAR目标方位角估计

目标成像方位估计是合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别中一个重要的预处理过程。提出一种基于支持向量回归机（support vector machine for regression,SVR）并结合SAR目标阴影信息的方位角估计方法。首先通过长直边拟合法与脊波变换法对目标图像进行方位的粗估计．再由SVR完成精确估计。利用“运动与静止目标的获取与识别”（moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR）项目组提供的实测数据所做实验表明,此方法可以有效估计SAR目标方位角,精度高、泛化能力强．特别是在水平成像方位附近利用了目标的阴影信息,明显提高了相应区间的方位角估计精度。