分布式MIMO数字阵列雷达多目标定位

为了充分发挥相控阵雷达探测波束的方向性和分布式多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达空间分集增益和结构增益在目标定位上的优势,提出了一种分布式MIMO数字阵列雷达模型并对其多目标定位方法、搜索复杂度和分辨力进行了研究。建立了分布式MIMO数字阵列雷达的观测模型;依据最大似然估计给出了目标定位的搜索方法并计算了搜索复杂度;并利用模糊函数对分布式MIMO数字阵列雷达的分辨力进行了仿真分析。研究结果表明:与常规分布式MIMO雷达相比,分布式MIMO数字阵列雷达子阵波束的方向性可以降低目标定位时的搜索复杂度,缩小距离和角度联合模糊带的长度;与常规相控阵雷达相比,分布式MIMO数字阵列雷达的结构增益可提高目标分辨力。     

基于熵权法-云模型的雷达装备通用质量评估

针对现有雷达装备通用质量评估方法中存在评估指标选取主观性强、定性定量指标不能有效融合的问题,提出了一种基于熵权法和云模型的评估方法。总结了雷达装备通用质量评估指标体系的构建方法和流程,并在此基础上建立了全面、易量化的指标体系;基于熵权法比较评估了指标之间的区分度,筛选出了对评估结果影响突出的指标,实现了评估指标的约简;利用云模型将定性定量指标有机融合得到综合评估云模型,通过云相似度算法确定评估质量等级。通过实例计算,验证了本方法的合理性和可行性,为不同型号雷达装备通用质量特性的优劣比较提供了一种新的思路。     

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法北大核心

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。