构件裂纹缺陷的超声识别

将小波包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了金属材料缺陷特征提取的方法(小波包子带能量比较法)及不同缺陷的识别方法(小波分形神经网络法)。选取最能反映缺陷特征的参数——"能量特征向量"作为特征参数,进行缺陷的特征提取。缺陷的识别方法将小波包分解后各子带系数的分形维数作为特征矢量,对其进行径向基神经网络训练,从而可很明显区分出有无裂纹以及不同裂纹信号。以航天发射塔架钢连接构件疲劳裂纹超声检测信号为例,使用所提出的特征提取和模式识别方法,结果表明是行之有效的新方法,为金属材料缺陷检测与识别开拓了新思路。     

反对称双正交小波在红外图像小目标检测中的应用

在给出利用反对称双正交小波进行图像多尺度边缘提取的相关理论基础上,针对海空背景下远距离小目标的特点,提出了一种海空背景下红外图像小目标检测方法。首先应用反对称双正交小波变换的多尺度边缘检测方法,确定目标的潜在区域,进一步在潜在区域内采用形态学方法提取目标,从而实现了在小波塔式分解数据上的图像边缘特征提取和小目标检测。与采用二进卷积型小波的检测方法相比,具有图像处理数据量小,实现速度快的特点。实验结果表明,该方法能够有效抑制杂波干扰,准确检测出小目标。     

空时接收并行干扰消除器的性能分析及优化

提出一种新的用于DS-CDMA系统上行链路阵列接收加部分并行干扰消除的联合处理方案。在接收端多径信号的阵列处理方面,将传统的RAKE接收改为LS-DRMTA算法,能大大降低基站处理的运算量。在波束形成器之后引入干扰对消器,对传统的并行干扰消除器“硬判决”的缺陷进行优化,改为部分并行干扰消除器,可以更好地检测出期望用户信号,而且避免了消除串行干扰中存在延时问题,仿真结果表明,该联合处理方案简单有效,适合工程应用。     

考虑地球扁率J2摄动影响的异面椭圆轨道多冲量最优交会

重点研究了在地球扁率影响下,固定时间内两异面椭圆轨道间的燃料最省多冲量最优交     

基于GALILEO的LOC信号多径误差研究

分析了伽利略卫星导航系统中采用线性偏移载波调制新技术的LOC信号     

基于多目标多学科设计优化方法的再入弹道设计研究

为了研究多目标多学科弹道优化设计,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的并发多目标协作优化MDO方法MOPCO(Multi-Objective Pareto collaboration Optimization,简称MOPCO).利用系统优化器和学科级优化器的并发性来分解多目标MDO优化问题,解决组织复杂性问题;利用自适应响应面技术来解决计算复杂性问题;利用NSGA-Ⅱ算法来搜索Pareto前沿.标准算例测试表明该算法是可行的.最后将其用于静态/动态混合优化的多目标多学科再入弹道设计,获得了合理的Pareto前沿.     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。     

基于不确定性分析的多传感器航迹融合算法

针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性.     

基于拟平均根数之差的航天器相对导航UKF滤波算法

针对星载雷达数据(距离及其变率、角度及其变率),推导了以相对拟平均根数为状态变量的星间相对导航UKF滤波算法.建立了包含J2一阶长期项摄动的状态转移方程.推导了无奇点的相对拟平均根数与相对位置速度之间的转换矩阵,并分析了坐标变换中被忽略的二阶项的影响,对转换矩阵的精度进行了有效补偿.提出以相对位置速度为直接观测量,设计了具有自调整功能的测量误差协方差阵,避免了建立观测方程时状态量对直接观测量的繁琐偏导计算.仿真结果证明了该算法的有效性.     

多源图像融合技术的发展与军事应用研究

多源图像融合能根据各波段传感器获得信息的互补性和冗余性,综合多个传感器的信息,获取对同一目标或场景全面而详尽的表述,从而得出更为准确、可靠的结论.首先分析了多源图像融合的主要研究内容,进而探讨了发展现状和存在的问题,在此基础上,总结了图像融合中常用的传感器和应用方向.