一种相噪测试系统误差修正技术的仿真分析

为提高相噪测试系统测量的准确性,本文提出了一种基于高斯白噪声多点注入技术的测试误差修正方法.根据鉴相法测量相位噪声时各环节的误差项分析,构建了系统的误差修正模型.通过对模型输出结果的仿真,计算了锁相环路特性、基带信号处理通路(由LPF、LNA等组成)频响不平坦特性这两个主要误差因素的修正值.同时给出了其它误差项的修正方...     

序列图像背景重建方法

研究了基于Kalman滤波理论的有色噪声滤波,探讨了其在序列图像背景重建中的应用。首先针对光线变化对背景的影响,建立背景的二阶滤波方程和观测方程,然后给出有色噪声滤波模型,利用Kalman滤波器对背景进行预测更新。试验结果表明,该方法能迅速更新背景,对光线变化具有良好的适应能力。     

动力学环境质量载荷效应的统计能量分析与试验研究

对质量载荷在冲击、振动及噪声等动力学环境上的影响作了统计能量分析（ＳＥＡ）与试验研究。分析与试验结果是满意的,其结论对工程系统动力学环境预示、评估和制定试验条件有重要意义。     

挖掘周期性一般关联规则

在事务数据库中的周期性一般关联规则可以揭示类的不同层次之间的关系和呈现周期性变化。这些信息对于识别在关联中的趋势和预测非常有用。由于数据噪声对发现周期性一般关联规则的巨大影响 ,文中用噪声比来抑制数据噪声对发现周期性一般关联规则的影响。同时根据对周期性与一般高频集之间关系的分析 ,利用周期裁剪技术来节省挖掘时间 ,给出了 (Cyclic general-ized itemsets,CGI)算法。实验证明 ,该算法可高效地发现周期性一般关联规则。     

有色噪声作用下的机载INS/GPS组合导航方法

针对机载导航过程中有色噪声模型系数难以精确获取的问题,提出了一种基于滤波残差处理有色噪声的方法,并将其应用到INS/GPS组合导航系统中。首先分析了有色状态噪声和有色量测噪声对状态参数估值的影响,接着分别将状态残差和量测残差作为有色状态噪声和有色量测噪声的样本观测值,通过滤波所得的多个历元的残差序列获取拟合模型参数,然后计算有色噪声的预报值并将其进行补偿,从而得到有色噪声修正后的组合导航模型。最后设计了转台试验验证提出的有色噪声作用下的INS/GPS组合导航方法,结果表明该方法能有效地减小有色噪声对组合系统的影响,且当GPS暂时失效时,能显著提高系统的导航精度。     

CPT原子钟微波信号的设计和分析

根据被动型相干布居囚禁原子钟对微波信号的要求,利用小数分频锁相环技术实现了微波频率综合,并通过优化环路带宽得到最佳的输出相噪。测试结果表明:3 417 MHz微波输出在100 Hz处的相位噪声达到-80 dBc;中心频率±50 kHz范围内的杂散抑制达到54 dB,都接近于理论值。将产生的微波用于所研制的CPT原子钟,获得频率稳定度达到1 000 s内6×10-11-1/2,为目前国外商品钟水平。     

飞机舱内噪声综合治理技术

针对某国产飞机改装中遇到的舱内噪声问题,进行了飞机舱内噪声空测,摸清了噪声的属性,在声学试验室对国内外多种先进的降噪材料进行了性能摸底和对比试验,并针对螺旋桨飞机降噪特点专门研制了皱褶芯材夹层板这一集隔声和装饰功能于一体的新型材料.为了在地面真实地模拟和测试螺旋桨飞机的舱内噪声,提出了一种混响室-消声室隔声性能试验方法,利用一个废弃的机身段,进行了降噪效果验证试验,对比了各种降噪材料在不同组合下的降噪效果,在此基础上,确定了多种组合降噪措施综合使用的降噪方案.经机上应用和空中试飞表明:降噪效果达到了要求.     

脉冲星导航中最优脉冲星组合选取方法

分析了X射线脉冲星导航原理,发现脉冲星的位置和脉冲到达时间(Time of Arrival,TOA)的测量误差直接影响导航精度.为优选导航脉冲星组合,在误差协方差分析的基础上,提出了一种导航脉冲星组合优选方法.该方法分别定义了优选指标位置精度因子(Positioning Dilution of Precision,PDOP)和脉冲星优选指标(Pulsars Select Criteria,PSC),不仅考虑了脉冲星空间位置分布,还考虑了测量噪声差异对导航误差的影响.最后以25颗信号品质较好的脉冲星为例,仿真验证了所提方法的有效性.     

基于MOF准则的原子钟噪声分离研究

按照MOF（the Method of Frame）准则,对原子钟信号进行噪声分离,并应用阿伦方差对基于不同小波字典的噪声分离结果进行评价。试验结果表明,应用余弦（DCT）字典、余弦包（CP）字典、Sym8小波包（WP）字典进行噪声分离后的阿伦方差分别从原始信号的4.5538e-15提高到2.2100e-15,3.3125e-15,8.2848e-16,说明MOF准则下,选取适当的小波字典对原子钟信号进行噪声分离,能够获得很好的稳定度。     

基于小波域的图像椒盐噪声密度估计

提出一种基于小波域的椒盐噪声密度估计方法.利用图像信号在小波域的系数具有稳定近似的分布,以及噪声对小波系数影响的特点,定量地分析了含噪图像的系数幅值直方图与原始图像的系数幅值直方图之间的偏离程度随噪声密度的变化规律,揭示这种变化关系对图像具有强的鲁棒性,从而利用这种关系对噪声进行估计.仿真结果表明,相对于目前方法,提出算法性能更佳,能够获得更准确的估计值和更小的估计偏差.