Mark XIIA IFF系统中频数字接收机设计与仿真

Mark XIIA IFF是一种由美军与北约盟军共同研制的为了提高战场态势感知能力的新型敌我识别系统。以其为研究对象,提出了Mark XIIA Mode 5系统中频数字应答接收机的框架结构,并利用Simulink软件设计了一种最佳的状态接收机仿真模型,对结果进行了分析,验证了方案的可行性,为具体方案的实现奠定了基础。     

基于子结构及模态柔度曲率差的某框架结构损伤识别

基于子结构思想,通过对框架结构中子结构的边界施加虚拟的数值支座,限制子结构边界的位移,把子结构从整体结构中隔离出来.运用提出的模态柔度曲率差方法对予结构进行了损伤识别.结果表明:该方法仅需低阶模态参数即可进行损伤识别,不论对单一位置损伤,还是多种共存的损伤,均具有损伤定位的能力,并能定性反映损伤程度.与已有的柔度差、柔...     

基于功率控制分组的RFID防碰撞算法改进

为了减少阅读器读取标签过程中的查询次数,降低标签发生碰撞的概率,提高系统效率,针对功率控制分组防碰撞算法不能根据标签数动态地进行组数划分,提出了一种改进算法。采用数学分析与二进制算法相结合的方法,找到最优组数,根据最优组数划分阅读器的读取区域,标签分布在划分的组中,阅读器依次读取不同组中的标签。通过划分组数,减少阅读器每次读取的标签数,从而降低标签碰撞的可能性。仿真结果表明,改进算法显著减少了碰撞次数,提高了系统效率。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于在线动平衡的磁轴承参数辨识

针对磁悬浮刚性转子系统,提出了一种基于在线动平衡的磁轴承参数辨识方法。采用已知大小和相位的不平衡质量作为激振源,根据动平衡仪测得的转子不平衡响应,求得磁轴承位移刚度和电流刚度。利用某型磁悬浮控制力矩陀螺对该方法进行了试验验证,得到了一定转速范围内的磁轴承位移刚度和电流刚度,证明了该方法的正确性和实用性。试验结果表明外转子型磁轴承位移刚度和电流刚度随转速的增加而下降明显。     

基于时频信号项的输电塔损伤识别柔度矩阵法

将悬臂结构损伤识别柔度矩阵法和振动时域响应信号时频分析方法相结合,利用柔度矩阵与结构参数间的线性关系,引入突卸荷载激励下振动响应的WVD时频分布信号项幅值向量,通过求解损伤系数方程来识别集中质量型输电塔结构的损伤位置和程度。算例分析表明,所提出的方法通过一次测量就能准确地识别出结构单个或多个损伤的程度,并具有良好的抗噪性。     

手指静脉结构的B样条描述方法

针对现有手指静脉结构描述方法无法充分描述手指静脉结构中具有显著性和稳健性的线结构的问题,提出一种基于B样条的手指静脉结构描述方法。对于细化后的手指静脉纹路,采用线段扫描方式获取各静脉分支上目标点的坐标集合,用B样条曲线拟合各条静脉分支,求取各B样条曲线的控制点坐标,用其描述手指静脉的线结构。结果表明,采用本文方法描述手指静脉结构误差小、存储空间占用小,可以有效描述手指静脉线结构,并提高手指静脉的识别率。     

基于分形维数的数字调制信号识别

在复杂的电磁环境下,如何快速准确地对低信噪比下的常见通信信号进行较全面的识别是一个亟待解决的问题。在对信号分形维数仿真讨论的基础上,提出了一种新的通信信号识别方法。首先,对接收到的信号进行预处理,然后提取其盒维数和信息维数,将两者作为识别的特征参数,最后基于支持向量机实现未知信号的识别。由仿真结果分析可知:预处理后的信号序列的盒维数和信息维数分离度高且受噪声和信号参数的影响小,识别结果较好。在信噪比为5 dB时,不同调制类型信号间的识别准确率最低为87%。     

基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识方法研究

针对核动力蒸汽发生器在瞬态、启动和低功率下的“收缩”与“膨胀”现象引起的逆动力学效应使核动力蒸汽发生器水位特性难以辨识的问题,提出了基于Elman神经网络的NSG水位特性辨识的新方法.采用串-并联型辨识结构,以保证辨识的收敛性和稳定性.网络训练采用Levenberg-Marququardt BP学习算法.仿真结果表明,所提出的方法能够正确地辨识核动力蒸汽发生器的水位特性,且具有较高的辨识精度.     

弹道跟踪数据处理中的几个计算问题

结合弹道跟踪数据建模和数据处理的实践 ,提出了几个有典型应用价值的测量数据模型 ,在应用这些数学模型解决实际问题时 ,涉及统计、优化、函数逼近等几方面的理论和计算问题。这些问题和模型的研究 ,对解决许多相关的实际问题有重要意义。