一种基于稀疏表示的DOA估计新方法

提出了一种基于空间频率稀疏表示的宽带波达方向DOA估计方法。首先利用空间频率构建过完备字典,以代替传统的频率和角度的二维字典,大大缩小了字典长度。然后对接收到的数据进行傅里叶变换,建立稀疏模型进行DOA估计,提高了算法在低信噪比下的性能。经验证,该算法可对宽带范围内的多个窄带信号及宽带信号进行高精度DOA估计,且适用于非相干信号和相干信号。     

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.      

基于稀疏核增量超限学习机的机载设备在线状态预测

为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。     

双基地角时变下的ISAR稀疏孔径自聚焦成像

针对双基地角时变下的逆合成孔径雷达（ISAR）成像分辨率低以及稀疏孔径存在相位误差引起图像散焦等问题,提出了一种基于贝叶斯压缩感知（BCS）的双基地ISAR稀疏孔径自聚焦高分辨成像算法。在平动补偿后回波数据的基础上,首先构造补偿相位将由双基地角时变引起的多普勒偏移补偿掉,然后构造随双基地角变化的稀疏基矩阵,建立基于压缩感知的双基地ISAR稀疏孔径观测模型,并将相位误差作为ISAR成像的模型误差,接着假设目标图像各像元服从Laplace先验、噪声统计特性服从Gaussian分布,利用贝叶斯推理进行"分布式"迭代求解,在高分辨成像的同时实现了相位自聚焦,仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

面向问题的稀疏分布式记忆模型

在Kanerva所提出的稀疏分布式记忆(SDM)或存贮模型的基础上,为实现对特定类问题的大维数输入空间的模式识别,如汉字识别,脸谱辩认等,根据问题的具体情况,诸如汉字的频率分布等,提出了一个面向问题的稀疏分布式记忆模型。改进后的模型更符合实际应用,其中的学习规则采用了指数型记忆规则,使模型具有更高的信噪比,存贮容量亦大大提高。计算机模拟表明了这一点。     

微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法

相控阵雷达可以同时担负搜索、跟踪、识别与成像等多种雷达任务。为了提高雷达对战场环境的感知能力并减轻雷达资源分配的冲突,提出一种微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法。该算法建立了包含微动目标成像任务的雷达优化调度模型并利用启发式算法求解,利用跟踪脉冲与调度剩余的空闲时间资源,动态地构造感知矩阵并采用正交匹配追踪（OMP）算法对微动目标进行特征提取并成像。仿真结果表明：该算法可以实现稀疏孔径条件下的微动目标成像,并具有良好的鲁棒性,同时进一步提高了雷达系统的资源利用率。     

基于投影残差最小化的二维火焰化学发光场重建

化学发光计算断层成像技术(CTC)能够实现对燃烧室内激发态粒子化学发光场的瞬时三维测量。为进一步提高CTC的测量精度,依据火焰的结构特性提出一种基于投影残差最小化的优化重建算法(PDM算法),利用Sine仿真模型对ART算法、ASD-POCS算法和PDM算法在不同角度下的重建性能进行评估。实现对一组稳定二维预混火焰的OH*化学发光场重建,通过重建结果与实际拍摄结果的对比,进一步评估重建算法的性能。结果表明:传统医学重建算法丢失火焰内部结构特征,不适用于火焰图像重建;PDM算法可以加快重建速度,提高重建质量,即使在稀疏角度下的重建,仍能得到较高精度的重建结果,有效捕捉火焰的主要结构特征。     

基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法

以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的03%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。     

MGNC系统实时快速组合导航新算法

微小型导航制导控制系统MGNC(Micro Guidance Navigation and Control)传感器多,且数据处理能力有限,为实时提供导航结果,传统上采用降维滤波提高实时性,但这样会造成精度损失.为保证不减少滤波状态量,不损失精度,针对捷联和滤波特点提出一种新的实时解算方法:在捷联解算中以直接递推求解方向余弦矩阵代替以四元数为中间变量进行的间接求解;在滤波计算中用序贯方法处理量测修正值,避免复杂的矩阵求逆;采用稀疏矩阵三元组法,应用于协方差阵计算,减少乘法次数.仿真和实验证明改进算法对计算精度没有损失,且滤波计算时间比原算法减少了34.50%,显著提高了MGNC系统的实时性、鲁棒性和实用性.