机械振动全息分析及其若干问题

本文用球面波多重象全息照相分析物体的机械振动,简要地讨论了球面波多重象全息三维振动分析的基本规律,介绍了用计算机控制的显微光密度计确定由测点振动引起的物光波的相位差技术,用几何光学方法推导了曲面测件图象上测点位置的修正公式,提出了提高全息振动条纹分辨率的方法.本文在15cm长度物体上至少可记录105级能分辨的全息振型条纹.     

纹影干涉图的图像处理方法研究

本文利用计算机存贮量大、运算能力强的特点研究了一种分析纹影干涉图,计算密度场的图像算法。这套算法包括使用低通滤波技术消除干涉图背景中的高频噪声,使用 Hilditch 算法细化宽度多于一个像素的干涉条纹,使用模式识别方法提取干涉条纹的位移量,最后应用数值积分技术求解密度场的空间分布。这里研究的图像处理方法提高了纹影干涉图定量分析的精度、加快了实验结果的处理速度,给出了直观可靠的数值结果,是一种实用有效的图像算法。     

冗余系统两种应力-强度分布模型的可靠度计算

本文运用应力-强度干涉理论,说明如何确定相同设备(或元件)构成的冗余系统的可靠性。讨论了冗余系统的并联和从n中取k两种结构形式的数学模型,推导了应力和强度服从瑞利分布的并联冗余系统,以及应力和强度分别服从麦克思韦分布和瑞利分布n中取k冗余系统的数学公式。最后,给出这两个模型在应力作用下,对应于不同的强度参数,设备或元件的可靠性曲线,直观地说明应力强度参数的改变对可靠性的影响。     

环视SAR成像处理中的几何失真校正算法

环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性.     

弹载SAR信号处理及其硬件实现

针对空对舰导弹的情况，研究一种将合成孔径雷达技术用于弹戴制导雷达的方案，以提高其横向分辩率，实现对舰船目标的成象。弹载ＳＡＲ采用的一是一种聚束照射成象模式，通过站偿，可以转化为转台成象。     

基于变迹滤波的MIMO-SAR图像分辨率增强技术

针对多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)在近场目标散射特征诊断成像中,非正交旁瓣难以通过常规方法进行有效抑制的问题,分析了MIMO-SAR图像非正交旁瓣的产生机理,提出了基于空间变迹滤波(SVA)和三变迹处理相结合的旁瓣抑制方法。仿真和实验结果表明,本文方法不仅能很好地抑制距离向旁瓣,而且对于方位向非正交旁瓣也具有较好的抑制效果,提高了MIMO-SAR图像的二维分辨率和动态范围。     

基于聚束照射SAR成像算法的条带SAR数据处理

为实现聚束照射合成孔径雷达（SAR）与条带模式SAR成像算法上的统一，本文利用两种模式之间的内在联系，将条带模式SAR数据分块处理，等效成聚束模式数据。然后，用聚束照射SAR成像算法实现条带数据的成像处理。针对具体数据，文中还对成像区大小的选择作了分析，并推导出成像长度与滤波器带宽应当满足的关系式。包场数据的处理严格证实了理论分析并验证了本文运用的方法。     

含多处损伤搭接结构应力强度因子有限元分析

 采用铆钉的两种表现形式（详细杆元和简化的弹簧元）的组合方式建立了含多处损伤(MSD)多铆钉搭接结构的有限元模型,通过分析得到了不同损伤模式下的应力强度因子(SIF)随裂纹扩展历程变化规律的曲线。结果表明,相对于单裂纹和无腐蚀情况,MSD和腐蚀损伤都会增加SIF值,当裂纹间距大于孔间距一半时,可不考虑裂纹间干涉效应;在给定的循环应力幅下,应力强度因子幅随干涉量的增加而降低,但干涉量大到一定值时,SIF对其不再敏感;铆钉材料对SIF的影响很小,而铆钉直径增大20%,SIF约增加6%。反平面翘曲对SIF有很大的影响,相对于无反平面翘曲,SIF下降一个数量级。     

基于SAR二维余弦调相二次调制的干扰方法研究

通过二维余弦调相调制SAR信号,可以在距离向和方位向扩展形成多个点目标,但每个点目标在距离向和方位向的尺寸等同于SAR分辨率大小.当点目标与被掩护目标或需要模拟的目标存在较大尺寸差异时,容易被识别.提出一种基于二维余弦调相二次调制的干扰方法,可获得尺寸可调的多假目标,也可灵活实现多种干扰效果,最后利用仿真实验验证了该方...     

GNSS-IR双频数据融合的土壤湿度反演方法

目前全球导航卫星系统反射信号干涉测量（GNSS-IR）土壤湿度反演研究仅针对单一频点展开,提出用熵值法将2个频点数据进行融合以改进土壤湿度反演精度。首先,利用频谱分析法分别解析出各频点的信噪比（SNR）序列的振荡频率,计算出对应的等效天线高度,并利用最小二乘法求解各频点信噪比序列相位;然后,通过熵值法进行2个频点的相位观测量融合;最后,利用融合结果与实测土壤湿度建立经验模型,实现土壤湿度反演。利用地基观测实验获得的全球定位系统（GPS）L1和L2信噪比数据对该方法进行了验证,结果表明:L1和L2双频融合反演结果平均标准差为0.6%,比L1单频反演结果提高64.73%,比L2单频反演结果提高32.12%;均方根误差为0.37%,比L1频点降低72.8%,比L2频点降低73.4%。