ESPRIT算法在单快拍阵列信号中的应用

ESPRIT算法利用旋转不变技术估计信号参数,是近年来提出的阵列信号处理理论的一个新领域,它具有高分辨率、高精度、不需空间搜索等优点。单快拍总被当作相干信号处理,本文采用了Teoplitz结构协方差矩阵估计,起了空间平滑作用,所以可以估计相于信号源的波达方向(DOA),与标准空间平滑协方差矩阵估计相比较,Teoplitz协方差阵估计在总体上提高了信噪比,并且不牺牲阵列孔径。 计算机模拟结果表明,基于Teoplitz结构协方差矩阵的TLS-ESPRIT算法在20dB信噪比下,可以分辨出相隔0.2瑞利波束宽度的空间信号。     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

结构响应主动控制的时域与频域实现

结构响应主动控制技术是结构振动主动控制的一种新方法，并由于其具有直接以结构振动响应为目标，概念简单、实现容易和采用前馈控制、没有系统稳定性问题等优点而日益受到重视。本文评述了结构响应主动控制的基本原理、特点及控制系统的基本组成，并对两种最基本的实现方法－时域法和频域法的基本思想、适应能力、及实现难易程度等方面进行比较分析，指出时域法在适应能力、适用范围和应用潜力上优于频域法，但在实现上对硬件的计算     

中值滤波的快速算法

提出了一种中滤波的快速算法，充分地利用相邻两次中值滤波窗口内数据的相关性。在运算过程中，通过对有序序列快速的对半查代和内插操作重构有序序列，从而得到各中值。本算法很大地提高了运算效率，计算机模拟表明该方法是有效的。     

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。     

脉冲星方位误差估计的TSKF算法

为提高脉冲星方位误差估计对方位自行速度及卫星位置误差的鲁棒性和整体运算的高效性,设计了两级卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,分析了方位自行速度及卫星位置误差对方位误差估计的影响,并分别结合相关算法进行了仿真验证。然后,结合方位误差估计的CV模型和两级卡尔量滤波的相关原理,写出了TSKF算法的更新方程,并分析了实现并行计算的基本流程。仿真实验的数据显示:在方位自行速度及卫星位置误差均存在的情况下,TSKF算法的方位估计精度约为0.1 mas,方位自行速度估计精度约为1.1 mas/a;与基于CV模型的估计算法相比,TSKF算法的浮点运算仅增加了0.048%。      

基于激光反射层析法的换能器声场测量技术及仿真研究

换能器的辐射声场分布能够直接反映出换能器声学性能的好坏,若不能精确测量出换能器的辐射声场,则会对换能器的诊断和评估造成严重影响。从理论仿真的角度出发,推导了运用激光反射层析法重建换能器辐射声场的理论公式,着重利用推导出的理论公式对激光反射层析法进行了仿真计算。结果表明激光反射层析法能够精确地重建出换能器的辐射声场分布及声场中的声压量值,这为换能器的声场重建及声压测量提供了一种可行的方法。     

Perona-Malik去噪模型扩散系数的改进

偏微分方程的去噪方法是具有显著效果的图像去噪技术,从Perona-Malik模型的扩散系数出发,对其函数性质进行分析,并提出了一种关于像素的自调节修复算子,改进Perona-Malik模型的扩散系数,使其能在消除图像噪声的同时更好地保持边缘,在一定程度上克服了边缘保持与噪声消除之间的矛盾.最后,通过实验证明了该方法的有效性.     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。