基于三维科研态势演化图谱的国防科技发展评估

当前随着信息技术的深入发展,大数据时代已经悄然而至。大数据为国防科技发展带来了重大机遇的同时,其所带来"数据眩晕"和"数据冗余"效应不容忽视。面对大数据对国防科技发展所带来的巨大挑战,准确、快速、实时地把握和预测科研发展态势,已经成为科研工作者和科研管理高层决策者的迫切需要。在对传统科学知识图谱深入研究的基础上,本文提出一种基于网络和单词分布式嵌入的三维态势演化图谱模型,模型充分利用了文献中的结构信息和语义信息,并对结果进行可视化展示,实验表明,该方法对于掌握国防科技发展动向,挖掘技术前沿,把握技术机会,促进国防科技发展具有较大的参考价值。     

逆变器-异步电机电磁噪声的分析与研究

利用Ansoft建立了样机的二维模型,计算了样机在空载运行下的各性能参数,分析了样机内的磁场分布情况.在此基础上,计算了负载大小、机壳设计尺寸和逆变器供电对异步电机电磁噪声的影响.仿真分析表明:通过合理改变机壳尺寸和质量以及选择合适的逆变器开关频率的方法可实现异步电机的降噪.     

军用数字地图中政区的构建及绘制方法

依据境界之间的拓扑数据,采用拓扑分析、边界追踪、边界闭环构建、边界约束下的凸分解、区域填充和边界符号化等技术手段,提出了OpenGL渲染环境下军用数字地图政区的构建方法.通过具体的软件开发和真实数据的测试,证明该方法生成政区准确、符号美观,可适用于不同比例尺下数字地图的显示.该算法具有较强的通用性,遵循国军标的相关规定,已经在相关数字地图软件中得以应用.     

基于Sub-Nyquist采样的单通道频谱感知技术

宽带频谱感知技术在认知无线电中具有广泛的应用。基于时分的思想,将信号采集时间以固定长度的时间片进行划分,分别与不同的伪随机码信号相乘,经过低通滤波和sub-Nyquist采样,利用采样数据求出信号的频率支集。与已有的多通道频谱感知结构相比,本文用相对简单的单通道结构实现,同样能够利用低速率的采样点完成频谱感知。仿真实验结果表明,在信号的频率支集未知的情况下,该算法能够有效利用sub-Nyquist采样的数据实现频谱感知。     

基于最大比合并的循环平稳频谱协作检测

多天线空间分集和多用户协作检测是提高认知无线电频谱检测性能的2种关键技术,由此提出了基于循环平稳特征的多天线多用户频谱协作检测方法.首先接收器在频域按照最大比合并的方法合并各天线接收信号,对合并信号进行初步频谱判决.然后在多用户中按照K/N融合准则进一步做频谱协作检测.仿真分析表明,综合利用信号循环平稳特征和协作检测技术可有效改善认知无线电系统检测性能.     

部分频带干扰下伪码跟踪误差分析

为精确分析部分频带干扰下伪码跟踪误差,需要考虑伪码的非理想随机特性。引入伪码的精细功率谱模型,对比分析了不同带宽干扰下基于简化谱和精细谱的码跟踪误差。定义了相对误差系数,用以定量描述伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响。当干扰带宽增大时,相对误差系数逐渐减小,伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响逐渐减小,基于简化谱的分析趋近于基于精细谱的分析。结合GPS L1 C/A码,给出了相对误差小于0.2的最小干扰带宽,并将其作为基于简化谱分析的适用条件。研究表明当干扰带宽大于伪码周期的频率的300倍时,伪码非理想随机特性导致的码跟踪精度变化可忽略,反之,则需要基于精细的功率谱模型进行码跟踪精度分析。     

阶比谱分析与汽车起动电机故障的实时诊断

本文主要论述阶比谱分析方法及其在汽车起动电机故障实时诊断中的应用。首先阐述了阶比谱分析的原理以及阶比采样中混迭与泄漏的产生及其抑制方法,然后讨论了如何在起动电机运行过程短、升速快的情况下获取感兴趣的噪声信号,进而采用阶比谱分析方法从信号中提取故障特征信息,最后利用阀值判别法起动电机的故障进行实时诊断。     

De Vogelaere 映射线性 Jacobi矩阵的图形表示

对于可逆的二维保面积De Vogelaere映射,本文给出了n次迭代的线性Jacobi矩阵元的图形表示及其数学证明。     

基于时频和频谱分析的齿轮箱故障诊断

对频谱分析方法和时频分析方法的原理进行了分析,根据频谱分析与时频分析的特点以及齿轮箱故障诊断研究的需要,将两种方法有效地结合起来应用于齿轮箱的故障诊断中。结果表明,此方法能够有效地解决各自方法中的不足,得到比较理想的诊断结果。     

一种强噪声背景下语音增强方法的研究与实现

提出了一种基于传统谱相减语音增强算法的改进方法,加强了其滤除噪声的功效,提高了强噪声背景下语音信号的信噪比和可懂度。实验表明,该算法能够很好地滤除强噪声,增强语音,甚至对于滤除与语音频段几乎重叠的噪声信号,效果也十分显著。最后与传统减谱法相比较,分析了该算法的优缺点。