分数阶Fourier变换在某型涡轴发动机喘振分析中的应用

基于分数阶Fourier变换(FRFT)时-频分析理论的特点, 构造信号验证了FRFT能解除时频偶合的特性.在此基础上, 采用FRFT对某涡轴发动机典型的喘振试验数据进行喘振特征信号提取, 然后基于有效特征信号的FRFT功率谱进行喘振瞬时频率的估计.结果表明:利用旋转角与喘振特征相匹配分数阶Fourier变换的能量聚集特性, 能有效提取发动机喘振特征信号, 并能利用FRFT结果, 采用最优信号提取旋转角下的FRFT功率谱进行喘振瞬时频率的估计.      

用于飞行仿真的空间大气紊流场生成与应用研究(英文)

研究了三维空间大气紊流场生成及其在大型飞机实时飞行仿真中的应用。分析了针对大型飞机飞行仿真的扰动风场的建模需求。通过在频域空间直接进行蒙特卡罗法随机抽样,经三维傅里叶逆变换获得空间大气紊流场。采用Von Karman模型,更加准确地描述大气紊流场特征。运用傅立叶变换的复共轭对称特性,保证最终生成实的紊流场。通过无因次化方法解决了变尺度和变强度的紊流场生成问题。针对生成的空间紊流场设计了紊流梯度的计算方法。针对飞机连续穿越紊流场的问题,提出基于空间对称扩展的紊流场扩展方法。经时域相关性检验证明,基于该方法生成的紊流场与传统时域方法相比,具有较好的空间互相关特性。最后针对Boeing747飞机,给出了一个在空间紊流场中的飞行仿真实例。与传统质点化模型的仿真结果相比,基于空间紊流场和四点模型的算法更能表现出飞机穿越紊流场飞行的随机特性。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。     

基于小波熵理论的多性能参数产品可靠性评估方法研究

针对多性能参数复杂电子产品可靠性评估存在过程复杂、计算量大、建模困难、针对性和适用性较差的问题,提出了基于小波熵的复杂电子产品可靠性评估方法,将能量熵用于处理电子产品各监测时刻的信号,将其作为随机退化量建立了多性能参数电子产品的可靠性评估模型,给出了具体建模步骤和流程.最后以具体实例,验证了方法的有效性.     

基于CEMD的旋翼微动目标杂波抑制方法

针对旋翼微动目标杂波抑制问题,研究了一种基于复数据经验模态分解（CEMD）的微动目标杂波抑制方法。首先,建立了地杂波背景下的旋翼微动目标信号模。然后,根据杂波和微动信号在时频域的差异性,基于CEMD和Gabor变换,通过新定义的不同本征模态函数（IMF）的能量所占总能量的比重,选择出微动信号占优所对应的几个IMF分量,并基于这些IMF对旋翼微动目标进行时域和时频域重构,实现旋翼微动目标和杂波的分离,达到抑制杂波提取微动目标回波的目的。最后,与常规杂波抑制方法进行了对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

Siren(旋笛式)激励系统的气动声学特性

基于siren(旋笛式)激励系统,理论推导了旋笛产生的非定常脉动速度和双传声器法获得的声质点振动速度之间的能量转换关系,并通过系统的气动声学特性实验考察了激励强度、频率、马赫数以及传感器间距对声质点振动速度的影响,验证了理论模型.结果表明:由旋笛产生的非定常脉动速度并不完全转换为声质点振动速度,这种转换关系主要与马赫数有关.且当流体为不可压缩气体,即马赫数小于0.3时,能量转换因子与马赫数的平方成正比,马赫数越大,能量转换因子越大,非定常流动转换为声能的效率越高.      

匀转速逆合成孔径雷达的越距离徙动补偿

针对ISAR系统中的匀转速目标,本文提出了一种有效的校正由目标均转速旋转引起的越距离徙动(MTRC)的方法,对方位向上越距离徙动进行校正。它采用基于PD算法的Radon变换在方位向上得到精确的二次相位系数估计值,然后直接在时域上对越距离徙动校正,获得了更高的分辨率。Outlier-delete算法是一种在时域校正方位向越距离徙动的算法,在高信噪比条件下可以实现很好的聚焦效果,而在低信噪比条件下,该算法会出现严重误估计,导致聚焦失败。本文提出的Radon-PD算法具有很好的抗噪性,通过仿真并与Outlier-delete算法进行性能比较,验证了算法的有效性和可行性。     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

针对红外图像中目标与背景的对比度差、边缘模糊、纹理信息缺失等特点,提出了一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法。算法原理简单,易于实现,具有较高的实时性。试验结果表明,算法能够有效去除红外图像中的噪声和杂波。     

基于Contourlet变换的图像去噪算法

针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。     

基于概率网格Hough变换的多雷达航迹起始算法

 针对常规Hough变换(THT)航迹起始算法采用二元积累的弊端,提出了一种按测量点迹分布概率进行积累的多雷达航迹起始算法。首先把观测空间划分为统一大小的网格,然后根据雷达测量精度计算出观测数据落在每个网格内的概率,进而得到每个网格存在目标的概率,最后的Hough积累采用网格概率进行加权。与常规Hough变换法相比,新算法起始的航迹具有更高的精度和更好的鲁棒性,适合于不同精度雷达的联合航迹起始。仿真结果验证了算法的有效性。