滚动轴承含噪声谐波信号的欠确定盲源分离方法研究

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。     

【将军论坛】重要经济目标与矢量防护工程

重要经济目标是信息化战争首选的打击对象,这类目标绝大多数位于地面以上,特点突出、规模庞大、难以保密、易损性强,一旦遭受破坏后果将损失惨重,而依靠建造硬壳抵御弹药毁伤的传统防护工程对其难有大的作为。本文从新形势下重要经济目标防护陷于困局的实际出发,系统分析和梳理了传统防护工程和防护技术的特点及其应用的固有薄弱特征,提出矢量防护的创造性解决方案,为重要经济设施和预警设施、新型作战装备等位于地面的易损性目标提供了理论基础。矢量防护工程通过改变弹药的运动方向,避免弹药与目标交汇,将防护工程由“拳击式”硬顶变为“太极式”破解,为未来我国重要经济目标提供了新质防护技术。     

【邀请论文】美军未来司令部探析——成立背景、主要职能与未来前景

新一轮科技革命的快速发展正推动战争形态从信息化向智能化演进。美军作为二战后始终位列世界第一的军事力量,正在积极设计未来战争以应对当前的“大国竞争”,2018年刚刚成立的陆军未来司令部正是在这一背景下产生的。未来司令部隶属于美国陆军,主要负责美陆军新型武器装备的研发、未来作战概念创新以及新兴军事科技的测试和应用。成立两年以来,未来司令部已经拥有了一套完善、严密的组织架构,创造了包括C5ISR作战概念在内的一系列理论成果,在空基导弹、远程精确火力系统等新型作战装备上也取得了众多进展。本文基于大量前沿文献研究,廓清了未来司令部的组织架构,总结了其主要职能,并对这一新设司令部的发展前景进行了展望和预测,期望能够为推进军队现代化和未来化建设提供有益启示。     

大斜视角下空时编码成像算法

空时编码可以有效地消除多发多收雷达的自相关干扰,但是传统的空时编码合成孔径成像算法无法精确校正其距离方位耦合,因此限制了其在大斜视角情况下的数据处理能力。为避免以上缺陷,将空时编码方案与ωK算法相结合,在空时解码处理中引入新的解码矩阵来完成一致聚焦,利用Stolt映射完成补余聚焦,对距离方位耦合进行精确地校正。理论分析和仿真结果表明:该方法能够在大斜视角情况下实现目标的高质量成像,并有效地消除了互相关干扰。     

基地化试验训练研究与启示

自动控制技术、信号处理技术、元器件工艺水平等的进步,推进了武器装备集成化、标准化和小型化,使其呈现出信息化程度高、系统性强、维护维修性复杂等特点。为满足武器装备作战训练的需求,本文阐述了基地化试验训练的基础,分析了基地化试验训练现状,提出基地化试验训练建设发展启示,以提高武器装备的作战应用水平。     

全球卫星导航系统自主导航完好性隔离算法

全球卫星导航系统在自主导航工作模式下,为了保持星座系统的稳定,保证系统的完好性,需要对故障卫星进行及时可靠的隔离。因此提出一种基于星间链路的全球卫星导航系统(GNSS)自主完好性隔离算法,分析全球卫星导航系统故障判别方式,设计了基于星间链路的故障隔离流程,提出了基于星间测距误差和判别的故障检测及隔离算法。仿真结果表明,基于星间链路的GNSS自主完好性隔离算法,可以有效隔离故障卫星,保持星座自主导航精度,并且算法实现复杂度较小,易于工程实现。     

一种加固型磁盘阵列的原理与实现方法

主要介绍了一种能满足航空、航天、航海、陆地恶劣环境等需求的磁盘阵列的原理和一种实现方法。主要从电磁兼容,三防性能,风道设计,机箱布局,硬盘减震固定方式,冗余电源及控制器的安装固定以及温度控制系统等方面来介绍。还介绍了以这种加固方式设计的磁盘阵列的一些性能参数。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。