消磁脉冲电流对发电机组转速的影响及其改进措施探讨

从现行的消磁脉冲电流对发电机组转速产生较大影响的事实出发,研究机组运行情况的数学模型,建立了基于Matlab的系统框图模型,并进行仿真实验,实验结果定量描述了消磁脉冲电流对机组转速影响的程度.在此基础上,提出了使用上升沿较缓的电流波形的方案.仿真结果表明,该方案可行.     

柴油机缸盖振动信号关联维数的影响因素分析

柴油机缸盖振动信号的关联维数是柴油机健康状况评估的重要参数。在实际工程应用中,关联维数的计算面临着重复性差的问题,通过分析振动信号的截取方法、信号成分以及工况等因素对关联维数计算的影响,较好地解决了关联维数计算重复性差的问题。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

北斗导航信号电离层闪烁模拟及其影响

电离层闪烁具有突发性、偶发性和区域性,且难以建模准确刻画。针对电离层闪烁影响下的北斗导航信号复现问题,研究了基于应用伽马分布和零均值高斯分布模型的导航信号电离层闪烁序列生成方法,并基于国防科技大学电子科学与工程学院研制的NSS8000型多体制导航信号模拟器给出了北斗导航信号电离层闪烁模拟的硬件架构。在此基础上,通过中频信号采样和软件接收机处理,分析了电离层闪烁对北斗接收机跟踪环路的影响。结果表明:在相位闪烁指数为0,幅度闪烁指数为0.9时,码环鉴相误差可达0.05 chip;而在幅度闪烁指数为0,相位闪烁指数为0.5时,载波环鉴相误差可达15°,处于失锁的临界状态。     

基于PVDF压电传感器的智能外骨骼的研究

针对目前外骨骼助力过程中的运动识别问题,提出了一种在运动过程采集上肢控制肌群的压电信息的采集方法,实时获取运动状态下控制肌群的压电信息,提高人机感知交互的能力,该采集方法能够有效采集和监测人体运动时控制肌群的压电信息。制作了基于PVDF的上肢控制肌群压电信息采集传感器,从实验过程中采集到的压电信号表明:该系统能够通过采集上肢在运动过程中的压电信号来识别上肢的运动意图,从而证明该控制肌群压电信息采集的原理、结构和计算方法是正确的。     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集；以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征；输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

新型多相结构MWC宽带数字接收机设计

提出一种基于多相调制宽带转换器结构的新型压缩采样数字接收机,可对宽带中频信号进行截获。新型接收机结构包括:串并转换、并行相乘、多相滤波三个模块。在用相同乘法器资源的条件下,新型接收机结构的整体数据速率远低于现有的调制宽带转换器结构,并且通过仿真验证了其正确性。该新型结构为调制宽带转换器离散压缩采样数字接收机在现场可编程门阵列上的物理实现奠定了基础,使整个接收机结构更具有实际工程应用价值。     

美军战术车辆作战试验现状分析

以美军战术车辆为研究对象,介绍了美军战术车辆的基本概况,分析了美军战术车辆作战试验类型,系统研究了美军轻型、中型、重型战术车辆及防地雷反伏击车的作战试验现状和特点,提出了对我军开展战术车辆作战试验的启示。     

基于波达方向矩阵的矢量水听器方位频率联合估计

提出了一种新的基于单个矢量水听器的方位频率联合估计方法--波达方向矩阵法.利用矢量水听器的时延数据,构造了两个相同的子阵,通过对波达方向矩阵的特征分解,实现了对目标信号的波达方向估计,并同时得到了目标的频率特征.计算机仿真实验表明,该方法具有较好的估计精度.     

基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选

提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好.