无人机运动模糊图像复原技术

在无人机飞行过程中,由于成像系统会受到相对运动、姿态变化、机械振动、镜头离焦以及大气湍流效应等影响,造成获取的图像产生退化.由于图像复原问题通常情况下是病态的,综合利用了无人机运动的先验信息,提出了不同运动模糊情况下点扩散函数的估计方法,采用维纳滤波复原算法估计图像,给出了适用于无人机成像制导系统的图像复原方案.最后经仿真实验证明,该算法图像复原效果好,计算量小,抗噪声鲁棒性强,有较大的工程应用价值.     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

介电谱技术在润滑脂分析中的应用

应用介电谱测试技术对润滑脂进行种类识别及氧化安定性的研究,红外光谱分析、差式扫描量热计法、氧弹法等标准试验方法对润滑脂氧化安定性进行评定分析。研究结果表明,介电谱测试技术可以实现对润滑脂基础油的种类识别及润滑脂氧化安定性的测定。     

某型柴油发动机油液监测光谱信息分析

运用油液监测技术连续5年对近600台次某型履带式车辆做了跟踪监测,并利用互信息理论对某型柴油发动机的光谱数据进行处理,发现了磨损元素的相关性,得出构成某型柴油发动机的主要磨损元素是铁、硅、铝和铬,比较重要的磨损部位发生在活塞—缸体部位。     

频谱感知次序的在线最优选择

动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和频谱使用效率低下问题的有效方法,它允许次级用户在授权频谱空闲时动态地接入,以进行数据传输。而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。由于次级用户的感知能力有限,为了获得更多的频谱接入机会,需要尽快找到频谱空闲概率最大的频段,并研究频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率对次级用户是不可知的,并且会随时间变化,提出了在线学习框架,把频谱感知次序问题归纳成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可以获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

军事无线通信抗干扰装备及技术发展

以经典扩跳频抗干扰通信技术为切入点,综述了外军短波、超短波战术通信和数据链领域抗干扰装备和技术的发展现状,在此基础上,对通信抗干扰技术未来发展趋势进行了分析和预测。     

坦克典型承载件疲劳载荷的虚拟测试与编谱技术

提出了一种通过虚拟试验建立坦克关键零部件疲劳载荷谱的方法,并以坦克平衡肘为研究对象,建立了某型坦克的刚柔混合动力学模型。在制定的任务剖面下,通过虚拟试验测得了平衡肘疲劳载荷数据。通过对疲劳载荷数据的雨流计数处理并运用数理统计的方法,建立了能够反映实际使用载荷工况的目标载荷谱,为坦克平衡肘的疲劳寿命估算和加速寿命试验提供了科学数据。     

认知Ad Hoc网络的MAC层研究综述

MAC层是认知Ad Hoc网络一个很重要的研究领域。它决定频谱的感知策略和接入策略,在保证主用户不受影响的前提下,实现与主用户及其它认知用户的共存。文中综述了认知Ad Hoc网络MAC协议的设计要求以及当前面临的问题和挑战。然后对认知Ad Hoc网络进行了分类。对几种典型的MAC协议进行了分析和对比。最后展望了未来的研究方向。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。