应用改进的线性预测算法构建虚拟阵的精确定向方法

为了克服传统线性预测(Linear Prediction,LP)算法在构建虚拟阵过程中存在预测误差容易累积的弊端,提出了一种能够更充分利用实阵信息量的改进LP算法来构建虚拟阵。采用实际基阵方法、传统LP虚拟阵方法和改进LP虚拟阵方法分别对假定基阵的波束性能进行计算机仿真及对湖试数据进行处理成像,研究结果表明,与传统LP方法相比,改进的LP方法能够有效地抑制波束旁瓣,进一步提高了基阵的角度分辨力和阵增益,将其运用于特定试验背景下的实际湖底目标声探测,方向分辨精度可提高75%。     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测

图像边缘检测算子的抑噪能力和定位精度是一对矛盾,从视觉神经生理学角度出发,提出一种基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测模型。该模型将主导拮抗抑制机制拓展到多尺度处理,通过引入侧膝体拮抗通道的强抑制机制达到自适应抑噪的效果,获得的对比度信息经过简单细胞子域的非线性整合得到锐化的边缘输出,最后将多个尺度的处理结果进行融合,获得最终的边界轮廓。理论和实验证明通过主导拮抗抑制机制和多尺度处理的结合,获得抑噪能力强、定位精度高的边缘检测模型,该模型具有生理学基础,结构简单,计算效率高。     

微穿孔板结构抑制声不稳定燃烧实验

目前抑制燃烧室内声不稳定燃烧的声学装置主要有:隔板、声腔、四分之一波管及赫姆霍兹谐振器等,提出了采用基于赫姆霍兹共振吸声原理的微穿孔板结构作为抑制燃烧室内声不稳定燃烧的装置,由于燃烧室内的高温条件,因此同时考虑了热传导作用对于微穿孔板结构吸声性能的影响。通过ANSYS建立实验测试用燃烧室模型,利用专业声-振分析方面的CAE软件SYSNOISE对实验用燃烧室模型进行数值仿真计算,并与实验结果具有较好的一致性,尤其是在所设计的微穿孔结果的共振频率附近,可以有效地抑制共振峰处的声压值,具有较好的声抑制效果。     

一种消除瞄准线漂移的实现方法

由地球自转引起的瞄准线漂移是坦克火控面临的棘手问题。提出了一种基于惯性姿态信息的瞄准线漂移抑制方法,借助车载惯导系统,获得瞄准镜的地理坐标和姿态信息,计算出地球自转角速率在瞄准镜坐标系上的分量。伺服系统依此向两个方向的控制通道增加补偿值,由此抵消地球自转的影响,乘员就会感到瞄准线始终对准目标,而不会产生偏离,因而省去了频繁调整的工作。该方法既可用于坦克作战训练,也可用于机载或舰载稳瞄装置的调试。     

基于组合非线性反馈的机器人鲁棒控制方法

自身关节摩擦或外部环境扰动不可避免地会对机器人系统产生不利影响,致使系统产生定位误差和抖动,从而弱化系统的控制性能。所使用的方法在组合非线性反馈(CNF)控制器的基础上加入干扰估计补偿项(鲁棒项)所形成的新型控制器可以有效地解决这个问题。最终仿真结果表明,新型控制器不但能保留原有组合非线性反馈控制方法的优点,还可以有效抑制摩擦等扰动对系统的影响,使系统获得更好的控制性能并保持较强的鲁棒性。     

随机脉宽调制的Simulink仿真研究

应用Matlab仿真平台,开发了随机脉宽调制的Simulink仿真文件,运用此仿真文件,研究了逆变器的谐波能量分布随随机增益变化的规律,仿真结果有助于实际装置的研制。     

DSSS时变窄带干扰抑制算法研究

在传统非线性最小二乘(NLS)算法的基础上,提出一种基于线谱估计的直接序列扩频(DSSS)系统抑制窄带干扰(NBI)的方法。该算法首先通过对基于正弦波叠加模型的NBI进行频率估计,再利用最小二乘准则进行自适应滤波,恢复出干扰信号包络,从而利用干扰对消器将其从观测数据中消除。仿真验证表明,本算法相对于传统的最小均方误差(LMS)算法、自适应频域陷波法,能较好地抑制时变音频NBI模型的干扰,且信息量损失较小。     

FFT-MTD滤波器组优化设计与仿真

介绍了用FFT算法实现雷达信号动目标检测(MTD)的方法,为提升MTD在强杂波环境下的检测性能,对加权FFT优化MTD时窗函数的选取进行了讨论,比较了6种窗函数加权时FFT等效多普勒滤波器组的幅频特性和改善因子,得出了适合于MTD的最佳窗函数,并针对某型雷达信号体制进行了仿真分析和验证,结果表明优化方法增强了MTD在杂波背景下的检测性能.     

基于多尺度形态学操作的超声图像增强方法

针对医学超声图像低对比度和强噪声给医疗诊断和图像处理所带来的困难,通过基于多尺度形态学操作的方法实现图像增强和噪声抑制的目的.该方法将传统的图像增强概念延伸到数学形态学多尺度空间中,利用多尺度形态学操作提取图像多尺度特征,并通过改变这些特征的强度实现图像局部对比度增强和噪声抑制.实验证明,该方法对超声图像局部对比度增强和噪声抑制是有效的.