Space object material identification method of hyperspectral imaging based on Tucker decomposition

Space object material identification method based on Tucker decomposition is proposed and demonstrated experimentally. Space target generally has a low spatial resolution because of the limitation in detection distance. Hyperspectral imaging (HSI) technology can capture the image from visible light to shortwave infrared continuously while providing the spatial and spectral information of the target, thereby introducing a new space target detection and identification approach. However, the data obtained by the HSI system often contain mixed pixels, thereby causing difficulties in target material identification. In this work, a material identification method of hyperspectral data based on Tucker decomposition is proposed by combining mixed spectral theory with tensor decomposition. The feasibility of the method is verified by using satellite model hyperspectral data with different spatial resolutions compared with the endmember obtained from the non-negative matrix decomposition (NMF), independent component analysis (ICA), tensor singular value decomposition (t-SVD). The average CORR of NMF, ICA, t-SVD and the proposed method is 0.2694, 0.5818, 0.6397 and 0.937, correspondingly. Therefore, the proposed method has demonstrated a more remarkable performance in terms of material identification, the analysis results of the material abundance distribution that used the proposed method.     

基于希尔伯特-黄变换的雷达数据误差修正处理技术

由于雷达跟踪测量数据总存在误差,而目前采用的误差处理算法修正效果并不理想,为了有效估计数据中的未知误差,提高数据处理的精度,提出了一种基于希尔伯特-黄算法的雷达误差残差诊断方法,利用得到的内蕴模态函数拟合出误差残差的特征,准确分离出设备的误差信息。通过对某雷达的实测数据分析证明该方法较其他方法对解决该类问题更为有效,且在事后高精度数据处理中具有较好的实用性。     

基于正交分解法的非平稳随机振动响应计算

为高效地获得非平稳随机振动响应的高精度结果,对过滤白噪声非平稳激励信号用精确积分法获得了 K L 分解的精确向量,并对其进行了分析。单自由度和多自由度仿真结果表明, 用较少量的K\|L向量即可满足精度的要求,尤其对峰值的把握较准确。在二自由度的非线性杜芬剪切系统中利用基于能量的等价线性化方法与正交展开方法进行迭代计算并与蒙特卡洛方法进行比较,仿真结果验证了方法的精确性。     

基于Pauli基分解的极化校准算法

极化校准是现代雷达精确获取目标极化散射特性的前提和基础。为解决某全极化雷达的校准问题,提出一种基于Pauli基分解的极化校准算法,给出了算法的正交条件和相关推导,可选择任意满足正交条件的三个目标做为定标体。对校准算法的误差来源和误差对校准结果的影响分别进行了理论分析和仿真分析。给出了不同条件下该校准算法和其它校准算法的仿真结果,以及某全极化雷达校准试验数据分析结果。结果表明：基于Pauli基分解的极化校准算法能有效消除天线的变极化效应,可更准确地校准目标的极化散射矩阵,并可应用于大型地基极化雷达、极化合成孔径雷达以及极化相控阵雷达等的极化校准。     

基于Laurent分解的星载AIS解调算法

为了适应星载AIS（船舶自动识别系统）条件,提出了一种基于Laurent分解的单通道星载AIS信号解调算法。AIS信号可通过Laurent原理分解成若干调幅脉冲信号,该算法用其中能量最大的2个调幅脉冲信号在接收前端作近似匹配滤波处理,然后采用维特比译码算法对信息码元进行还原。结合实际工程应用,对该算法在低信噪比和混叠信号2种条件下分别进行仿真。仿真结果表明,该算法在2种情况下正确解包率均显著优于传统算法。     

基于动态Bayesian网络的叶片加工质量监控与溯源

 针对叶片加工过程中质量精度不高的问题,提出了基于动态Bayesian网络的叶片加工质量监控与溯源方法.利用动态Bayesian网络建立起叶片加工工序间的相互联系,实现对整个加工过程的控制.基于Bayesian网络对影响加工工序的因素集建立因果联系,采用多元统计过程控制中的T²控制图完成对各工序影响因素集的监控.进行误差溯源时,根据Bayesian网络建立的因果关系对失控样本的T²统计量依据原因变量进行误差分解,并构建各分解变量的控制限,将其作为误差源判定的条件.通过对某叶片加工过程的仿真,验证了所提方法的有效性.     

一种解决经验模态分解端点效应的边界延拓法

用于电子设备或系统辐射发射趋势预测的数据大多呈现非线性、样本量小的特点,这大大增加了预测建模的难度,而经验模态分解(EMD)可以将非线性、非平稳的数据分解成若干个呈现一定周期性的本征模态函数(IMF),并且EMD具有完备性和正交性,可通过分别对分解得到的IMF分量建模,从而完成对原始数据的建模。但EMD被端点效应问题所困扰,为了提高EMD的分解精度,针对分解过程中的端点效应问题,以及辐射发射趋势预测的时间序列数据样本量小的特点,利用建立灰色均值GM(1,1)预测模型所需数据量小的优点,提出了一种基于灰色均值GM(1,1)预测模型的边界延拓方法,在原始数据两端各拓展一个极大值和一个极小值,对原始数据进行边界延拓,从而抑制EMD的端点效应。仿真对比结果表明:该方法在分解层数和平均相对误差方面均优于未经延拓处理的EMD,且对数据样本量要求不高。     

超声速翼型气动优化设计

首先分析了几何外形和相对厚度对超声速翼型气动特性的影响。基于遗传算法(GA)和气动力快速工程算法,对于相对厚度为3.5%的多边形翼型进行优化设计,多边形翼型的优化外形趋于四边形,最大厚度点后移到翼型弦线的60%左右,随着迎角或者马赫数增大下翼面会变薄,上翼面变厚,最大厚度点相应稍有后移。对于相对厚度为4%的双圆弧翼型,采用两步优化设计方法,第1步优化结合基于B样条的类别形状函数变换(CST)参数化方法与小波分解方法,实现几何外形的局部控制与光顺处理,并且采用本征正交分解(POD)代理模型降低优化过程中流场计算的工作量;第2步优化采用基于Navier-Stokes方程的最速下降法(SDA),修正第1步优化中代理模型和小波光顺引入的误差;优化设计得到的翼型近似为四边形,其相对厚度最大点后移到翼型弦线的60%~65%处,升阻比可以提高7%。     

高固含量改性双基推进剂的烤燃试验研究

采用非限定烤燃试验,测定了高固含量改性双基推进剂药柱的热爆炸临界温度,讨论了固含量与临界温度的关系及临界温度的尺度效应;通过高压热分解研究,获得了高固体含量推进剂热分解反应非等温动力学参数,探讨了固含量对临界温度的影响机理。结果表明,固含量由0％增加至50％,热爆炸临界温度由134．5℃上升到156．1℃,3 MPa压力下第一热分解峰温由201．8℃上升到206．2℃（β＝10℃／min）,表明热稳定性增加;长径比为1的GLX?4药柱临界温度与直径的对数呈线性关系。此外,随着固含量升高,热分解活化能由161．0 kJ／mol升高到181．9 kJ／mol,揭示了烤燃试验热获得的爆炸临界温度升高这一现象的高压热分解动力学理论依据。     

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.