基于改进野草算法的导波信号匹配追踪识别方法研究

针对导波信号匹配追踪识别方法求解效率和匹配精度不足的问题,提出了基于改进野草算法的匹配追踪识别方法(MIWOMP)。利用L(0,2)模式导波对含缺陷钢管进行检测,以chirplet时频原子作为匹配原子,分别使用MIWOMP方法、微分进化匹配追踪方法(DEAMP)和基于野草算法的匹配追踪方法(IWOMP)对导波检测信号进行重构,并对不同方法的匹配残差能量和频率匹配误差进行对比。研究结果表明:MIWOMP方法匹配精度最高,能够有效地对导波检测信号进行识别和重构,有利于促进导波无损检测技术的推广应用。     

基于声辐射模态理论的平面近场瞬态声全息

为了避免二维傅立叶变换算法引起的卷绕误差,首先从理论上推导出重建的公式、分析了重建中产生的误差,并给出了减小重建误差的方法;然后,以三个初始振动幅值不一样的刚性脉动球作为声源,采用本文提出的方法重构出声场,计算表明重构是有效的。     

一种基于改进SIFT的航拍图像自动配准算法

针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法.     

基于离散小波变换的航迹——航迹关联算法

研究了传感器各维观测误差相关情况下的航迹关联问题,提出了一种基于离散小波变换的关联算法。分析了离散小波变换仅对信号收缩而高斯白噪声仍然保持白化的特性,两个航迹的关联问题被形式化为二元假设检验,以W1小波空间与VJ-1尺度空间能量比定义检验统计量,证明了统计量在H0假设下服从F分布并给出了关联判决准则。在此基础上定义了航迹相似度,将多目标航迹关联问题转化为最大权值匹配问题。仿真结果表明在观测误差无关或相关的情况下本算法关联准确性显著提高。     

OFDM系统中基于补零DFT信道插值算法的研究

针对OFDM系统中基于补零DFT实现信道插值的算法,对传统的时域方法和变换域方法进行了分析,并提出了一种新的补零方法。首先通过理论分析指出传统的基于补零DFT实现信道插值算法中,时域方法和变换域方法是等效的;通过对信道插值算法中冲激响应估计序列进行补零的分析,指出补零操作是为了重构出冲激响应的N点采样序列(N表示总子载波数),并针对传统补零方法在一定条件下产生的重构误差,提出了一种新的补零方法。仿真结果表明以上理论分析是正确的,新补零方法可以减小一定条件下的重构误差,增强信道插值算法对信道延迟分布的鲁棒性,有效提高系统的性能。     

OFDM系统中基于补零DFT信道插值算法的研究

针对OFDM系统中基于补零DFT实现信道插值的算法,对传统的时域方法和变换域方法进行了分析,并提出了一种新的补零方法。首先通过理论分析指出传统的基于补零DFT实现信道插值算法中,时域方法和变换域方法是等效的;通过对信道插值算法中冲激响应估计序列进行补零的分析,指出补零操作是为了重构出冲激响应的 点采样序列( 表示总子载波数),并针对传统补零方法在一定条件下产生的重构误差,提出了一种新的补零方法。仿真结果表明以上理论分析是正确的,新补零方法可以减小一定条件下的重构误差,增强信道插值算法对信道延迟分布的鲁棒性,有效提高系统的性能。     

基于小波变换的外测设备动态精度评估方法

为了解决传统的变量差分法或最小二乘拟合残差方法评估外测设备动态精度引入模型误差问题,提出了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法.对残差序列的小波基函数选择及系统误差和随机误差分离技术进行了理论分析,并应用某设备的残差序列数据实验验证,取得了基于小波变换和变量差分方法的残差信号系统误差与随机误差以及设备精度指标.结果表明:基于小波变换评估外测设备动态精度无模型误差,计算的设备精度指标符合设备测量特性,基于变量差分的评估方法将模型误差引入到设备综合误差上,导致设备误差变大,影响精度评定的准确性.通过对比分析,更加证明了基于小波变换的外测设备动态精度评估方法的科学、准确.     

一种发动机万有特性曲面拟合的新方法

通过分析发动机实测试验数据,提出了燃油消耗率同转速和扭矩之间存在类似幂指函数的关系,运用多元回归的方法对发动机的万有特性曲面进行了拟合,对拟合结果用数理统计的方法进行了检验,最后指出对发动机万有特性曲面的拟合采用分段函数进行数值计算,将得到更为精确的结果。     

混合储能系统能量转移双环控制策略

针对混合储能系统精确控制能量转移问题,提出了双环控制策略,即外环采用均衡控制策略,降低蓄电池组的大倍率放电时间和发热量,并保证蓄电池组的一致性,延长蓄电池系统使用寿命;内环采用时序串联控制方法,并分析了传统恒流充电方式由于器件杂散参数偏差导致充电精度低的问题,提出了时序重构方法来消除误差影响,以满足系统快速精确充电的要求。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于边界相切拟合的轴对称工件缺陷重构方法

针对轴对称工件超声检测缺陷重构问题,通过分析传统基于传播时间反演方法的不足和误差产生的原因,提出了一种基于边界相切拟合的缺陷重构方法,并针对实际检测缺陷的类型,采用圆和椭圆作为模型对缺陷进行重构。从重构结果上看,当检测实心体工件时,圆形缺陷的圆拟合重构误差不大于0.1 mm,圆形缺陷的椭圆拟合重构误差小于0.4 mm,椭圆形缺陷的椭圆拟合重构误差小于0.3 mm,空心体工件由于检测方式不同,误差会比实心体大一些。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

基于压缩感知的多频率信号融合

传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。     

L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。     

超图约束和改进归一化互相关方法相结合的图像配准算法

为提高图像配准算法的精度和适应能力，将超图约束和改进归一化互相关方法应用于图像配准。利用Hessian-Affine检测得到的仿射不变区域代替固定窗口来改进归一化互相关方法，获得初始匹配点对；通过马氏距离计算超边间的相似度，采用超图约束计算匹配分数对匹配对进行排序；利用分数高的部分匹配点对初始化变换矩阵，通过过滤匹配对来循环更新得到最优变换矩阵实现配准。实验结果表明，该方法具有较好的匹配和剔除错误匹配的效果，在不同类型的图像配准中也有较好的配准效果。     

SAR图像适配区选择方法

为选择具有高匹配概率和高匹配精度特点的SAR适配区,结合SAR成像特点,分析了惯导及成像参数误差对适配区的影响,设计了多种适配性评价参数,提出了一种由粗到细的适配区层次性选择方法.该方法充分考虑了适配区在总体和细节上的需求,层次性选择有效避开了构造预测函数的难题.试验结果表明该方法可在SAR图像匹配系统中选出高性能的适配区,且所选适配区匹配概率可达97％以上.     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

EEMD+BiGRU组合模型在短时交通流量预测中的应用

针对城市交通流随机波动性强、数据中含噪声多导致预测精度下降的问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)的组合交通流量预测模型,有效地提升了短时交通流预测的精度。模型利用EEMD算法对原始数据进行分解,根据分解所得的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)分量绘制噪声能量图谱,去除分量中的噪声,并将去噪后的IMF分量作为BiGRU网络的输入进行训练,再将训练所得的结果进行重构加和,得到最终的预测结果。实验结果表明,未舍弃含有噪声的IMF分量进行重构的预测结果,相比于参考文献中提出的EMD+LSTM模型、LSTM模型和EEMD+LSTM模型,其平均绝对百分误差分别优化了42.36%、61.82%和30.95%;舍弃含有噪声的IMF分量后进行重构的预测结果,其平均绝对百分误差相比于将全部IMF分量进行重构优化了56.62%。     

伺服机构故障下基于线性规划的运载火箭姿控系统重构控制

发动机伺服机构故障给新一代运载火箭姿控系统的可靠性和安全性带来挑战,亟须开展重构控制策略研究。针对这一问题,提出一种基于线性规划的摆角重构控制分配方法。将伺服机构故障下的摆角分配问题转化为1范数单目标有约束优化问题,进而转化为标准的线性规划模型,采用单纯形法进行求解。仿真结果表明,所提出的线性规划法能够实现伺服机构故障下姿控系统的完全重构,各摆角均未达到饱和值,表明了方法的有效性。     

用于堤坝检测的剖面声纳系统实验研究

针对水下堤坝安全检测,提出并设计实现了适合水下机器人等小平台为载体的可用于堤坝安全检测的高分辨率剖面声纳,系统通过获取被测堤坝内部的回波信号,由DSP构成的水下处理单元进行实时信号处理,从而可获得坝体内介质不连续的信息,并由水上分机进行堤坝内部剖面图像的重建及显示。通过水池和外场堤坝工程检测等应用实例,取得了良好的效果,验证了系统技术路线的可行性和性能的稳健性。     

基于水下地形匹配的捷联系统误差估计方法

潜器进入匹配区时捷联系统已积累了一定的误差,有效利用匹配信息对误差进行修正是保证后续航行精度的基础;通过建立水下地形匹配辅助导航系统误差模型,以地形匹配模块和深度压力传感器测量的位置信息和深度作为量测量,设计了卡尔曼滤波器。仿真研究证明:所设计的滤波器具有良好的估计精度;同时,通过设计潜器航行动作证明了相关误差量的估计效果与潜器运动激励有关,为匹配区内进行误差估计时潜器所采用的运动状态提供了参考。