基于改进型小波阈值的磁记忆信号去噪研究

磁记忆检测信号易被外界噪声污染,使缺陷信号的可检测性受到极大影响。为消除噪声信号的不利影响,通过优化传统算法进行了磁记忆信号的消噪。硬阈值去噪得到的估计小波系数值连续性差,并会引起重构信号的振荡;而软阈值去噪会与原来的小波系数存在恒定偏差。在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种改进型阈值函数,该阈值函数在一定程度上克服了传统方法的不足之处。仿真试验结果表明了改进型阈值函数对去除磁记忆信号噪声的适用性。     

基于代理模型的卫星系统仿真优化平台

针对既定目标,采用卫星系统进行协同观测可以最大化卫星系统的整体效能,如何对卫星系统的轨道或载荷参数设计是一个设计空间大、设计变量多的优化问题。对此,采用基于代理模型的仿真优化,通过改进广义模式搜索算法在设计空间中搜索最优解,并以此为核心设计开发卫星系统仿真优化平台。该平台集成问题建模、仿真优化和结果评估显示,为用户提供设计和改进卫星系统方案的方法和依据。采用该平台对卫星系统设计实例进行优化,通过对比发现,平台的优化结果稳定性和优化效率优于STK-Analyzer。     

两种改进Lagrange插值格式的对比分析

本文基于Lagrange插值多项式,给出了两种改进的Lagrange插值格式：Aitken插值和重心Lagrange插值。从算法的复杂性及数值稳定性两个方面进行了比较分析,结果表明重心形式的Lagrange插值是最优的。文末给出数值试验表明算法的有效性。     

基于灰色聚类的管道电伴热系统安全评价

虽然管道电伴热系统在国防工业领域有着十分广泛的应用,但在实际使用过程中也经常会出现各种问题。本文针对管道电伴热系统安全性的评价问题,在分析总结管道电伴热系统常见故障的基础上,从系统设计、安装施工、电气连接与操作使用4个方面,选取17个影响因素构建管道电伴热系统安全评价指标体系,通过改进层次分析法计算得到各方案层的权重值。由此,提出一种管道电伴热系统安全性灰色聚类评价模型,并通过对某电伴热管道进行实例评价,检验了模型的有效性。研究结果表明,该模型能够较为准确、客观地对管道电伴热系统安全性作出评价,同时也能快速找到系统安全的薄弱环节,具有一定的实践应用价值。     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

弹丸时间零点获取方法的现状和发展趋势

弹丸时间零点即弹丸飞离炮口的时刻,是火炮性能分析、试验和测试中的关键数据。分析了目前几种常用的弹丸时间零点检测方法,并根据高射频火炮弹丸连发情况下的特点,指出了传统时间零点检测方法的不适用性,从理论角度分析了高射频火炮连发弹丸的时间获取方法。最后针对高射频武器装备的发展情况和时间零点检测方法的现状进行了展望。     

滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。     

改进ICP的编队预定目标选择方法

如何对编队预定目标进行自动选择,是超视反舰导弹亟待解决的一个问题.基于ICP(Iterated Closest Point)的预定目标选择方法利用了编队形状信息,获得了比传统方法更好的预定目标选择概率.但ICP算法易受干扰点的影响,且因受初始点选取的影响容易收敛到局部最优值.为了提高预定目标选择概率,提出了基于改进ICP算法的预定目标选择方法.改进ICP算法相对标准ICP算法增加了以下两点改进策略:利用加权距离函数削弱干扰点影响;利用随机扰动控制收敛过程跳出局部收敛域.仿真计算表明改进措施的有效性,特别是在干扰情况下预定目标选择概率显著提高.     

改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用

对含有夹渣、气孔和裂纹缺陷的直焊缝X射线图像进行缺陷的边缘检测时,传统的Canny算法虽然可以检测出缺陷的边缘,但具有自适应差和容易出现伪边缘的缺点。提出了一种改进的Canny算法,对经过非极大值抑制后的梯度直方图,利用像素最值梯度和像素最值梯度方差自适应获取连接缺陷边缘所需的高、低阈值;同时也改进了计算梯度图像所需的模板。实验结果证明,改进的Canny算法不仅进一步抑制了噪声,也避免了伪边缘的出现,在保留缺陷的边缘细节方面具有良好的效果。