Manifold structure preservative for hyperspectral target detection

A nonparametric method termed as manifold structure preservative (MSP) is proposed in this paper for hyperspectral target detection. MSP transforms the feature space of data to maximize the separation between target and background signals. Moreover, it minimizes the reconstruction error of targets and preserves the topological structure of data in the projected feature space. MSP does not need to consider any distribution for target and background data. So, it can achieve accurate results in real scenarios due to avoiding unreliable assumptions. The proposed MSP detector is compared to several popular detectors and the experiments on a synthetic data and two real hyperspectral images indicate the superior ability of it in target detection.     

A robust object-based shadow detection method for cloud-free high resolution satellite images over urban areas and water bodies

Unwanted contrast in high resolution satellite images such as shadow areas directly affects the result of further processing in urban remote sensing images. Detecting and finding the precise position of shadows is critical in different remote sensing processing chains such as change detection, image classification and digital elevation model generation from stereo images. The spectral similarity between shadow areas, water bodies, and some dark asphalt roads makes the development of robust shadow detection algorithms challenging. In addition, most of the existing methods work on pixel-level and neglect the contextual information contained in neighboring pixels. In this paper, a new object-based shadow detection framework is introduced. In the proposed method a pixel-level shadow mask is built by extending established thresholding methods with a new C₄ index which enables to solve the ambiguity of shadow and water bodies. Then the pixel-based results are further processed in an object-based majority analysis to detect the final shadow objects. Four different high resolution satellite images are used to validate this new approach. The result shows the superiority of the proposed method over some state-of-the-art shadow detection method with an average of 96% in F-measure.     

某型制导雷达部分元器件失效模式的分析

对某型号制导雷达部分元器件进行了失效分析，找出了导致元器件失效的原因，指出设计是提高可靠性的关键，并根据有关元器件情况对生产方与使用方提出了建议。着重讨论了设计师应注意的问题和应该遵循的设计原则。针对失效情况，提出了一些具体的设计构想。     

三轴稳定遥感卫星姿控系统故障情况下的系统重构

论述三轴对地稳定遥感卫星姿控系统中部分轮子或部分陀螺故障情况下的姿控系统重构。文中论述了只在俯仰通道有一偏置动量轮正常工作，而滚动和偏航通道轮子故障条件下的系统重构。另外还论述了偏航陀螺故障，姿控系统其它部件正常情况下，控制系统采用Whecon原理与PIM控制相结合的设计。以上两种系统重构拟用于实际系统中，经过数学仿真验证，姿控系统在故障情况下能够完成基本任务。     

液相色谱仪故障分析与处理

简述了液相色谱仪工作原理，对常见故障进行了分析，并给出了处理方法。     

故障检测与分离的广义一致性算子法

本文提出了故障检测与分离的广义一致性算子法的一般形式。得出了两个故障可分离的充要条件和多个故障可分离的充要条件。最后给出了检测和分离故障的过程。     

神经网络在未来超分辨雷达中的应用

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。     

适用于含多个隐式极限状态方程的飞机结构系统安全分析新方法

工程复杂随机结构的概率安全分析中，最重要的两个步骤是建立所有失效模式的极限状态方程和计算所建立极限状态方程的失效概率。一般来说大型复杂工程结构的极限状态方程都是隐式的，且当材料参数、结构参数和外载荷等均为随机变量时，极限状态方程均为非线性的，为此文中提出了建立真实复杂结构多模式隐式极限方程的等效方法。该方法对于单个极限状态方程采用在均值点展开成线性项和高次项修正的方式，在概率等效的基础上，建立起原非线性隐式极限状态方程的概率等效线性显式极限状态方程。当结构系统所有极限状态方程都建立了其等效显式线性极限状态方程后，即可利用可得的可靠性分析方法来计算结构系统的等效失效概率。所提方法被用于真实飞机结构翼身连接接头的强度刚度多模式可靠性分析，与迭代响应面法计算结果的对比表明，所提方法具有较高的精度。并且所提方法可以与任何标准有限元程序相结合，而标准有限元程序是当今处理结构力学分析与设计的强有力的工具，文中方法提供了力学分析与概率安全分析相结合的合理连接，其应用前景将是十分广泛的。     

一种适于动态环境的盲多用户检测算法

比较两种盲多用户检测算法在动态环境中的收敛性能,并通过计算机进行模拟仿真。其中一种是能随输入信号矢量变化而变化的变步长最小输出能量盲算法;另一种是既保持最小输出能量检测器的全局收敛性,又具有最小均方误差检测器高输出信干比优点的判决反馈变步长盲算法。利用前者在动态强干扰下收敛快及后者在稳态时输出信干比高的优势,将二者结合起来应用到动态环境中,提高系统性能,同时抑制多址干扰和窄带干扰。     

固体发动机失效树专家评分法

根据固体火箭发动机失效树定量分析中确定底事件失效概率存在的困难,提出了确定底事件失效概率的工程方法——专家评分法.用此方法对某型号发动机试样阶段结构可靠性进行了实例分析,得出了较满意的结果.