仿射不变轮廓矩及其稳定性分析

针对区域矩需要计算全图像素的统计分布、计算量大的问题,构造了基于目标形状的仿射不变轮廓矩。首先采用PDE方法推导得到了6个仿射不变矩的数学模型,然后将积分区间变为目标区域的边界,计算得到基于目标形状的仿射不变轮廓矩,最后通过三类舰船不同姿态下的图像进行了实验验证并对其稳定性进行了分析。研究结果表明:仿射不变轮廓矩具有较好的稳健性及区分度,可将其作为不变特征用于舰船目标识别。     

复杂线天线的一种矩量法算法

采用矩量法来计算复杂线天线.针对复杂线天线的特点,选择合适的积分方程和基函数的形式,收敛很快;另外对端点和结点的影响也做了处理,提高了计算精确度.     

数字图像复数不变矩构造及稳定性分析

为系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法及对不变矩稳定性进行分析,通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究了复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,推导出了复数不变矩构造定理,并以在工程应用中的低阶复数不变矩为例对复数不变矩的稳定性进行了分析。研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性和稳定性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果。     

考虑载荷作用次数的多失效模式扭力轴灵敏度分析

机械构件的不同的失效模式之间具有一定的相关性,而且随机载荷作用次数对机械构件的可靠性有一定程度的影响。因此对机械构件进行可靠性灵敏度分析时,需要充分考虑其不同失效模式和载荷作用次数的影响。通过运用顺序统计量理论考虑载荷多次作用以及多种失效模式条件下机械构件可靠性及可靠性灵敏度的变化规律,运用随机摄动理论和四阶矩技术,建立一种考虑载荷作用次数的多失效模式机械构件可靠性灵敏度分析数值方法的应力强度干涉模型。在随机变量前四阶矩已知的情况下,结合灵敏度分析的梯度算法,推导出关于随机变量均值和方差的灵敏度计算公式。以某履带车辆底盘扭力轴为例进行计算,得到其可靠度随载荷作用次数、随机变量均值和方差而改变的可靠性灵敏度变化曲线,为扭力轴的可靠性优化提供一定的理论依据。研究成果可以推广到相关机械可靠性灵敏度设计和结构优化领域,具有非常重要的实用意义。     

互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计

首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时天线阵元的电流分布,给出了计算电流的解析式,并仿真计算了单元直线阵的电流分布。然后以等效网络法为基础研究互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计性能,仿真实验表明在互耦影响存在时MUSIC算法失效,而修正MUSIC算法仍然具有良好的DOA估计性能。     

集合线对对数周期偶极子天线的影响

主要研究了对数周期偶极子天线.基于Pocklington积分方程和全域基函数,采用矩量法结合网络理论建立了天线算法模型;使用该模型计算了在天线阵和集合线共同作用下天线的辐射方向图,得出了集合线在不同频段上对天线辐射性能的影响,并通过截短延长线长度改善了天线低频段的辐射特性,增强了天线轴向方向性.     

LEMP模拟器空间场分布仿真研究

研究了雷电电磁脉冲信号在有界波模拟器中的传输特性。分别以谐波及双指数波作为激励源,采用矩量法结合快速多极子(FMM)数值计算方法,对LEMP模拟器的空间场分布进行了分析,给出了模拟器内部场的建立情况及分布规律。结果表明:模拟器所加负载的匹配程度对内部场分布影响较小,LEMP模拟器内场的传播具有准横电磁波的特性。     

基于时频分布的弹道导弹目标识别方法

在弹道导弹目标识别中,微动特征是重要的识别手段。从弹道导弹微动特性时频分析出发,提出一种基于时频分布的弹道导弹目标识别方法。该方法将时频分布图的伪Zeinike不变矩特征作为识别特征。首先对回波信号进行时频变换以获取时频图像;然后为了降低噪声的影响,对其进行图形预处理;最后给出了伪Zernike不变矩提取步骤及识别特征的选取原则。通过仿真实验,分析了不同特征组合对识别率的影响,评估了不同信噪比下识别方法的稳定性。实验结果表明,该方法具有一定稳定性,可用于弹道导弹目标识别。     

一种改进的分数低阶矩协作频谱感知算法

为了提高脉冲噪声下基于分数低阶矩频谱感知算法性能,提出了一种改进算法。针对中值滤波能有效抑制脉冲噪声的特点,该方法先对接收信号进行中值滤波,再进行分数低阶矩频谱感知。仿真分析了在不同广义信噪比、特征指数以及协作用户对感知性能的影响,并与能量检测和分数低阶矩频谱感知方法对比。仿真结果表明,改进的分数低阶矩方法在脉冲噪声下感知性能明显优于能量检测和分数低阶矩检测。并且对不同调制信号均具有良好的适用性。     

结合多层快速多极和ILUT预处理算法分析复杂目标的电磁特性

分层快速多极算法(MLFMM)和ILUT预处理算法被结合来分析电大尺寸目标的电磁散射和辐射特性。采用矩量法求解电磁场积分方程,最终须要求解一线性方程组。分层快速多极算法被用来加速用迭代法求解线性方程组时的矩阵向量乘积的运算。ILUT预处理算法被用来降低方程组系数矩阵的条件数,加快迭代法的收敛速度。计算实例表明了该方法的通用性和高效性。