基于小波变换的SAR抗连续波白噪声干扰研究

分析了SAR回波信号与连续波干扰信号的特点,利用小波变换良好的时频局部特性,采用小波变换的办法滤除连续波干扰.分别在时频域和图像域做了仿真实验,在图像域的仿真分析较好的克服了时频域内信噪相似度大分离困难的问题,可以较好的消除连续波噪声产生的影响.     

LFM-BC雷达信号的间歇采样转发干扰的研究

线性调频-二相编码(LFM-BC)信号是在二相编码信号脉内进行线性调频处理得到的组合信号。利用LFM-BC信号附加多普勒频移通过匹配滤波器的响应特点,研究了基于数字射频存储的间歇采样转发干扰方法对采用该信号的脉冲压缩雷达的干扰效果。分析了调制参数(占空比、间歇采样周期、正频调制)对干扰效果的影响以及干扰功率与干信比。根据调制参数的不同可以产生压制性干扰和欺骗性干扰,且相对于常规射频噪声干扰而言只需要较小的干扰功率。理论和仿真实验均证明了这种干扰方法的正确性和实际应用的可行性。     

信息数据动态配置软件的设计与实现

针对航天测控系统数据繁杂的特点所带来的软件测试工作难度大的问题,设计开发了信息数据动态配置软件。详细阐述了该软件的开发背景、功能、优点及设计实现过程中运用到的关键技术,如数据结构、数据内容的实时配置等,并阐明了其在航天远洋测量船执行测控任务中的重要意义。     

基于UKF算法的SINS/GPS全组合导航系统研究

将UKF算法用于低成本的SINS/GPS全姿态组合导航系统中,提出了一种GPS测量姿态角的方法,推导了姿态角误差与平台失准角的关系,建立了系统的非线性误差模型,设计了UKF滤波器。仿真结果表明,通过将UKF算法用于SINS/GPS全姿态组合导航系统中,系统的可观测性得到了改善,提高了导航精度。     

一种重叠加窗频域抑制窄带干扰算法及研究

提出了一种重叠加窗的直接序列扩频(DSSS)通信系统抑制窄带干扰算法.该算法利用重叠加窗降低了因数据截断引起的频谱泄漏,同时也减少了因加窗而引入的信噪比损耗.将该重叠加窗算法与另2种门限检测算法联合运用抑制窄带干扰.理论分析和计算机仿真结果均表明,该算法能有效消除加窗引起的频谱失真和信噪比损失,并且可以有效抑制直扩通信系统中的窄带干扰.     

高等院校研究生培养质量评估结果分析

建立评估体系,采取问卷调查的形式,对本校研究生培养质量进行评估。通过对评估结果分析,得出以下结论：第一,从整体水平上来看,我校研究生培养质量处于良好水平。第二,从各个一级指标来分析,我校研究生培养质量各个环节发展不同步。总之,我校研究生培养质量和内地高校相比,还有一定的差距,有待于提高。在各个培养环节,尤其是培养过程环节,提升的空间还较大。     

三种艉部附体方案的粘性阻力数值计算

水面船舶艉部附体不但影响船舶的阻力,而且对螺旋桨的伴流分数以及推力减额也会产生较大影响。近年来,越来越多的研究者都重视使用数值方法进行船舶附体优化设计。在分析某排水型水面船舶艉部附体特点以及优化目标后,设计出两套艉部附体优化方案。通过数值计算方法对这3种方案的船体带附体模型在不同雷诺数条件下进行三维粘性流场的数值模拟。分析比较了它们的粘性阻力和螺旋桨桨盘面处的伴流,最后得到双尾鳍附件的最优方案。     

UML在水下输送艇指挥控制系统分析中的应用

在对水下输送艇指挥控制系统进行需求描述的基础上,遵循统一建模语言UML系统分析的一般过程,分别建立了系统的用例模型、静态模型、行为模型、交互模型和实现模型,并对所建模型逐一进行了测试,测试结果表明了该模型建立的正确性,为下一步系统软件的设计和实现奠定了基础。     

船舶电力系统可靠性评估的自适应模糊Petri网方法

针对船舶电力系统可靠性建模难的问题,提出了一种适用于电网结构可靠性估计的自适应模糊Petri网模型。该模型首先给出了模糊神经Petri网定义及其适用于可靠性建模的引发规则,并在此基础上提出一种学习算法。该算法既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力。最后,建立了船舶电力系统可靠性评估模型,并通过定性分析和定量计算,验证了该模型和算法的有效性。     

一种模糊学习Petri网模型及其收敛性分析

Petri网是对具有产生式规则的故障诊断系统建模的有力工具,但其学习能力不强。以Petri网的基本定义为基础,结合模糊逻辑和Petri网模型,并在此基础上引入人工神经网络技术,定义了模糊学习Petri网模型。模型中的隐含库所和变迁将人工神经网络中隐含神经元内部信息处理过程明确化,然后对该模型提出一种逐层调整变迁阈值的训练算法,该算法通过逐层调整的方式来获取变迁的阈值,改善了网络的学习效率,并对算法的收敛性进行了证明。最后,以故障推理实例验证了算法的有效性与实用性。