协方差压缩感知逆合成孔径雷达成像技术

为解决低信噪比条件下短观测时间雷达成像问题,提出一种基于回波协方差矩阵处理的压缩感知逆合成孔径雷达成像技术。该方法构建了回波协方差矩阵层面下的压缩感知问题模型,并通过特定的线性变换降低环境噪声对成像结果的影响。在仿真实验中,通过处理短观测时间和低信噪比条件下的模拟回波数据,该方法获得比传统压缩感知方法像质更好、对比度更强的目标成像结果。同时,其成像结果的目标背景比和背景噪声能量两个雷达图像评价指标都优于传统方法,进一步验证了该方法的有效性。     

军用电站谐波测量方法研究

详细地介绍了基于离散傅里叶变换（DFT）的谐波测量方法，分析了不同窗函数的特征及其对谐波测量精度的影响，并依据军用电站谐波测量特点采用布莱克曼窗提高测量精度。针对所述测量方法，利用软件进行了仿真计算，利用实用电站装备进行了对比测量实验，根据仿真和实测数据的误差分析，指出了造成测量误差的原因。     

仿生自修复硬件多层结构模型

针对仿生自修复硬件细胞间信号传输复杂、效率低等问题,借鉴内分泌系统中激素的传输方式,提出基于片上网络和近邻连接的4层仿生自修复硬件结构模型,并以实现有限脉冲响应滤波器为例,对模型进行详细论述。基于该模型的自修复硬件,具有灵活的布线能力与良好的容错能力,表明该模型为高可靠性自修复硬件设计提供了新途径。     

油料洞库油气爆炸抑制数值模拟

根据受限空间油气爆炸及抑爆过程的发展规律和机理以及爆炸燃烧和抑爆的特点,建立了基于分步反应控制机理的爆炸燃烧及抑爆模型,解决了爆炸及抑爆发展过程中火焰和压力波相互耦合机制,克服了化学反应与多相流动耦合时计算和存储方面的困难,缓解了控制方程求解时的"刚性",数值仿真结果与实验吻合较好。研究显示,火焰在传播过程中,由于受到湍流和气体流动影响,形状不断发生变化,不是一直加速传播的,而是呈一定波动范围加速传播的;在狭长受限空间内,油气混合物的爆炸压力和火焰速度会大幅升高,不加以抑制将导致严重的破坏后果;在抑爆区由于抑爆剂强烈的物理、化学抑制作用以及两相间进行的能量和动量交换,充满抑爆区的抑爆剂云(雾)能很好地阻断爆炸燃烧火焰的持续传播,从而使爆炸压力失去油气持续燃烧所提供能量的补充而迅速衰减,爆炸传播迅速得到抑制。     

亚波长谐振腔实现方法研究

谐振腔作为微波器件与天线的基本组成部分,其小型化对于微波系统的尺寸缩减具有重要意义。文章理论分析了实现亚波长谐振的条件,并结合最新的人工电磁介质(MTMs),分析了单负介质(SNG)、双负介质(DNG)部分填充结构的亚波长谐振特性。     

基于降低运算复杂度的子空间跟踪算法稳健性分析

FDPM和FOOJA是目前两种最为有效的适用于主、次子空间跟踪的方法,属于低复杂度算法。进一步降低算法运算复杂度,对保证算法的实时性具有非常重要的意义。以降低算法运算复杂度为背景,通过对FDPM、FOOJA算法的分析,指出存在两种简化运算量的FDPM1stcol、FOOJA1stcol方法。在有限精度运算条件下,对四种方法的稳定性、数值鲁棒性进行了深入分析和讨论。通过实验仿真,对分析的结论进行了验证。     

旋转燃烧室内燃气湍流流动的数值分析

为了解水下航行器旋转燃烧室内燃气的流动特性,利用FLUENT软件,对旋转燃烧室内的气相流场进行了数值模拟。湍流计算采用RNGκ-ε模型、气相燃烧采用ED模型、液相采用离散液滴模型。得到燃烧室不同轴向截面位置的速度变化曲线和燃烧室中心纵截面的湍流粘性系数分布。结果表明,在燃烧室中间燃气形成范围较大的中心回流区,气体切向速度分布呈现Rankine涡结构,径向速度较小且为向心向。由于出口位置的偏心性和空间突缩,燃烧室后部的流场呈现明显的非轴对称分布,而且燃气速度变化剧烈。湍流粘性系数在回流区和出口上游处较大,而在壁面附近都小于0.01。     

装备维修系统的组织模型研究

综述了组织模型的研究现状,用维修组织的存在环境、构成要素、维修目标、维修策略和存在时间建立了复杂装备维修系统的形式化模型,分析并研究了维修组织要素之间的交互、隶属与协作关系,定义了维修系统的元组织。该方法可描述动态复杂条件下的维修系统,有利于装备维修保障信息系统的计算机建模与实现。     

一种融合显著性的Adaboost电视制导图像变尺度目标快速检测方法研究

电视制导过程中随着弹目距离的减小,目标图像会呈现尺度的非线性放大,传统的目标检测方法不能满足目标尺度的精确变化,目标定位有偏差,且检测计算量大,无法达到实时性。将基于剩余谱的显著性检测方法融入Adaboost检测过程,并应用于电视制导图像的目标检测中,能够对海面或沙漠等背景较为单一的区域进行快速目标检测,且检测窗口能够准确适应目标尺度的变化。     

结合非负张量表示与扩展隐Dirichlet分配模型的图像标注

由于"语义鸿沟"的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。