基于相关分析的坦克装甲车辆动载荷测试方法

提出了一种履带车辆动载荷的测量方法,该方法利用虚拟样机技术,根据虚拟实验所测得负重轮轮轴上的载荷和车体上特定测点的加速度进行统计分析,推导出二者之间的统计相关函数关系。在实车试验时,仅测量车体相应测点的加速度,再利用所得到的与动载荷相关关系间接测量负重轮上的输入载荷。其优点是可以不借助于测量轮进行载荷测量,具有一定的经济性和可操作性。     

LFM-UWB雷达的梳状谱干扰技术

为了解决对超宽带雷达干扰中功率分散的问题,提出利用梳状谱信号,即将干扰功率集中在雷达信号频带范围内的部分频率点,对雷达实施干扰,破坏回波信号与参考信号的相关性,从而实现有效的干扰.并以线性调频超宽带雷达的距离像为例,通过仿真,给出了不同信号带宽条件下梳状谱干扰仿真结果,比较得出梳状谱信号对线性调频超宽带雷达具有较好的干扰效果.     

基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

一种图像相关性去噪算法

利用图像经非下采样Contourlet分解后相邻尺度间和相邻方向间系数的相关性,定义了方向相关因子β并用其修正相邻尺度间系数的积和设定阈值函数,取消传统相关性去噪中逐步判定边缘细节的迭代计算,即可实现根据子带含有信息量的多少对噪声和图像边缘细节进行一次判定从而将二者有效分离的目的。实验结果表明:该算法不仅克服了恢复图象中的伪Gibbs失真和边缘"毛刺"现象,更多地保留了图像的边缘细节,提高了图像的PSNR值,而且降低了运算复杂度,缩短了编解码时间。     

一种基于模糊熵的特征选择算法

特征选择是模式识别中的一个重要组成部分。针对分类边界模糊的样本集,将模糊集的理论应用到特征选择中,通过对特征进行模糊化,定义一种模糊熵来度量特征的分类区分度,再采用相关系数度量特征间的冗余度,建立判定树。则树中的节点即为选择出的特征,树枝为特征的隶属度函数,且通过判定树进行的分类可以实现样本识别的模糊化。     

测向阵列模糊判决算法研究

阵列模糊判决是选择测向阵列的前提,方便、实用的判决算法具有理论与应用价值.提出了一种利用方向矢量间相关性判断阵列模糊的算法,克服了方程组法不适合判断复杂阵列模糊以及谱峰搜索法计算量大的不足.此算法能够方便、快捷地判断阵列是否模糊并求解模糊角.给出了仿真实验,证明此方法的有效性.     

图像质量主客观评价的相关性分析

图像质量的客观评价与人类主观感知之间一定存在必然的联系,并且这些客观评价方法应该取代主观评价。也就是说,这些客观评价方法允许在不征求任何用户意见的基础上,去评价一个给定系统的性能。本文研究了在变化的压缩体制下实施在若干图像上的一套客观测量和主观评价之间的相互关系,并给出了初步的分析结果。     

一种顾及像元邻域信息的高光谱影像异常目标探测方法

现有的高光谱遥感影像异常目标探测方法仅利用光谱特征信息探测场景内可能存在的异常目标,然而伴随着高光谱遥感传感器空间分辨率的提高,像元间的相关性信息逐渐不可忽略,为此提出了一种顾及像元邻域信息的高光谱遥感影像局域异常目标探测方法。该方法首先利用随机场模型可有效描述像元的邻域相关性信息的特点,建立适应高光谱遥感影像高谱段特点的多阶邻域相关性随机场模型。然后,在该模型基础上定义势能函数,缩小待探测区域。最后,使用该模型将邻域信息引入到背景统计特征信息中,根据目标与背景统计特征的差异建立异常探测算子。实验证明:该方法克服了传统异常探测方法仅利用光谱信息的不足,与现有方法相比,不但可以有效和快速地探测单像元目标,而且探测大异常目标的效果也更好。