三维介质体的时域散射分析

用时间递推(marching-on in-time,MOT)方法求解了电磁场时域耦合积分方程,计算了均匀介质体的表面等效电流和表面等效磁流,得到时域散射远场并给出了详细推导过程。举例比较了将时域散射用Fourier变化后在频域的RCS和频域直接求得的RCS,以说明该算法的正确性。     

基于RWG基函数的电场积分方程的奇异性处理

采用矩量法分析导体三维散射体时,基于RWG基函数的电场积分方程存在奇异性,如果直接使用数值积分,则准确性很低。为了得到准确的积分结果,将被积函数拆分为2部分,对于无奇异点的部分直接使用数值积分求解,而对于包含奇异点的部分通过积分变换简化被积函数,得到解析表达式,计算实例验证了这种方法的正确性。     

空中目标敌我识别空域关联函数算法

空中目标敌我识别需要根据多信源、多因子综合判断目标属性.空域关联函数的计算是其中的一个关键问题,其实质是用数学方法判断平面内给定的一个点是否位于给定的单连通区域内部.解决此问题常用的方法有几何法、网格法和射线法等.针对此问题,基于复变函数理论,提出了环路积分算法,并推导出了针对任意多边形的环路积分算法的计算公式.     

一类变长度棱边多项式鲁棒稳定性半径计算方法

利用变长度棱边多项式的概念,PI控制器鲁棒镇定区间对象族问题归结为4个变长度棱边多项式的同时稳定性问题,这4个变长度多项式可用标称系统(区间对象族的中点)和一个实参数(稳定性半径)表示.将这个同时稳定性问题转化为实的结构奇异值问题.基于这个结果,可用μ工具箱进行优化计算,PI控制器镇定区间对象族的闭环控制系统的稳定性半径被确定.方法是基于扫频的,但扫频是立即的.最后,用数值实例说明所给方法的有效性.     

导弹打击复杂形状面目标毁伤面积解析算法

计算导弹打击复杂形状面目标有效毁伤面积是火力运用过程中的一个关键问题.复杂形状面目标可以用任意多边形描述.有效毁伤面积等于毁伤圆与多边形目标区域重叠部分面积.此问题通常用数值算法计算.在毁伤区域边界上计算环路积分,可以用解析算法解决此问题.算例表明,该算法运算量小,计算结果准确可靠.     

基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别

针对高分辨距离像的特点,应用双谱与SVM研究高分辨雷达目标识别问题。提出了基于局部积分双谱与SVM的雷达目标识别方法。该方法选择具有最强鉴别能力的积分双谱构成局部积分双谱特征,基于局部积分双谱进行距离像特征提取,然后应用支持向量机对提取的特征进行分类识别。利用四种局部积分双谱的目标识别仿真实验结果表明,提出的方法具有良好的分类性能。     

低轮PUFFIN算法的积分攻击

PUFFIN是一个分组长度为64bit的轻量级分组密码算法,其密钥长度为128bit。对PUFFIN抵抗积分攻击的能力进行研究,构造并证明PUFFIN算法存在5轮和6轮积分区分器。利用6轮积分区分器对8轮PUFFIN进行积分攻击,可恢复2轮共100bit轮密钥,攻击的数据复杂度为220个选择明文,时间复杂度约为233次8轮加密,存储复杂度为220,这是目前为止对PUFFIN最好的积分分析结果。     

一种改进的自适应权值立体匹配算法

针对经典的自适应权值(Adaptive Support-weight简称AS)立体匹配难以兼顾速度和精度的问题,提出一种改进算法。算法首先结合区域特性(连通性)简化权值计算,然后将待匹配窗划分为若干个小区域,并为同区域内的像素分配相同的权值。最后,利用积分图像优化算法。实验结果表明,与经典的AS算法相比,该算法不仅精度更高,鲁棒性更强且运行时间大大缩短。     

潜艇螺旋桨区域腐蚀电场模型特征及奇异峰成因分析

针对边界元法推算潜艇腐蚀电场分布时边界条件影响电场信号特征,导致螺旋桨区域产生奇异峰现象的问题,以实测船用921合金钢和镍青铜螺旋桨材料极化曲线作为建模边界条件,重点对比分析了恒电位和非线性边界条件下的电场特征,并通过建立阻抗谱参数下的船壳-螺旋桨电化学阻抗等效电路,分析了潜艇腐蚀电场螺旋桨区域产生奇异峰的原因。仿真结果表明:潜艇电场特征分布及螺旋桨区域奇异峰现象与船体材料电化学极化状态有关,合理设定非线性极化边界参数可达到削弱奇异峰现象、平滑腐蚀电场模型的效果。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。