面向人机交互的运动想象脑电信号感知算法研究

脑电信号的特征提取与分类识别是脑机交互领域的核心问题。针对运动想象脑电信号的多分类问题,以更好利用包含有用信息的脑电信号频带为目的,提出了基于小波包变换(WPD)和一对多共空间模式(CSP)的特征提取算法。首先使用WPD算法将原始脑电信号分解成一系列子频带,筛选与运动想象活动相关的子频带。然后使用一对多CSP算法进行特征提取。最后对各子频带的特征进行组合并使用BP神经网络进行分类。算法的有效性通过BCI竞赛的基准数据集进行了测试,相交于竞赛结果有了明显提升。     

大型相控阵雷达安全性设计研究

大型相控阵雷达作为新型雷达装备,其安全性质量是装备"五性"的重要组成部分,针对大型相控阵雷达安全性设计的重难点问题,利用FMEA方法进行安全性分析,找出常见危险;从电气安全、结构安全、人机安全等几个方面进行研究,提出了安全性设计的意见建议,并进行了相关安全性验证,论述了安全性与可靠性之间的关系,为部队和厂家进行安全性设计和研究提供必要的基础与依据。     

基于区块链的地学大数据管理

随着地理观测技术、计算机网络和地理信息系统、社会调查统计的迅速发展,具有空间位置的自然环境数据正在急剧增长,上升到大数据级别。而传统的数据库已经无法满足现有地学大数据的规模和增长速度。在资源访问方面,人们更加担心数据安全与隐私保护问题。由于数据交易的双方和交易中介都是互不信任的,这显然不利于数据的共享与流通,将阻碍地学大数据产业的发展。常用地学数据管理系统主要由单一机构进行维护管理,在多方用户参与的情形下,由于无法信任数据库中的数据,每一方用户都需要一个专用数据库,这样不同数据库之间数据的差异将产生繁琐的争议。区块链的到来却给这一问题的解决带来了希望,区块链技术实现了不完全可信网络环境中的可信数据管理,具有去中心化、防篡改、不可抵赖、完整性等特性,从而为解决目前依靠中心或第三方机构存在的高成本低效率和信息安全问题提供了切实的方法。本文从区块链的共识机制、智能合约、身份验证、数据溯源等方面进行阐述,并重点分析区块链如何解决流通和共享数据的问题,让地学大数据真正得以广泛应用。     

多传感器量测噪声对航迹融合性能影响分析

针对多传感器量测噪声相关性和量测噪声方差比值对航迹融合性能有影响的问题,分别采用凸组合航迹融合、最优航迹融合和小航迹融合算法进行融合,对融合性能和单个传感器滤波性能进行分析对比.仿真实验表明:(1)当量测噪声相关系数趋向-1时,融合性能良好;当量测噪声相关系数趋向1时,融合性能退化.(2)当量测噪声方差比值大致处于[0.1,10]时,融合性能良好;当量测噪声方差比值超出此范围时,融合性能退化.     

坦克炮控系统自适应滑模鲁棒控制

坦克炮控系统是一类非线性和不确定性的复杂控制对象,针对其结构摄动和外界扰动输入不确定因素未知的问题,提出一种坦克炮控系统自适应滑模鲁棒控制方法。该控制律在保证系统闭环稳定的前提下在线对结构摄动和外界扰动输入不确定因素的界进行估计。滑模控制器保证了系统快速跟踪性能,在不牺牲系统鲁棒性的同时达到削弱抖振的目的。仿真结果表明该设计方法优于经典设计,而且结构简单,易于设计,为炮控系统实际设计提供了一种可行的新方法。     

雷达情报的XML标准化描述及格式转换

建立雷达情报交换的模式和标准是未来联合作战情报共享互通的关键问题。利用XML语言对雷达情报格式进行标准化描述,将报文的属性名称与属性结构统一起来;通过定义模式Schema来规范报文的逻辑结构和规则。介绍了三种不同情况下利用网关对情报在宽带雷达网上进行格式转换的原理和流程,并以坐标转换为例,结合XSLT和Xpath制定了模板转换规则。最后探讨了XML在格式化图像,音视频等二进制雷达信号的应用思路。     

一种载荷安装误差的标校方法研究及实现

针对传统的设备安装误差标校方法实施复杂、实时性差的问题,结合空中机动平台中光电载荷的安装误差标校过程,提出了一种利用载荷的测角功能和已知的控制站位置信息实现安装误差修正的软标校方法。该方法无需借助专门的仪器设备,操作性强、实时性好,有一定的工程应用价值。经过仿真数据验证,取得了良好结果。     

机载UWB SAR实时信号处理算法研究

机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)实时信号处理具有大数据量、大计算量等特点。用于实时信号处理的NCS算法需要较大的存储空间,针对这个问题,提出了改进的NCS算法,减小实时成像处理对存储空间的要求。同时,给出了UWB SAR实时信号处理的流程,分析了前向速度误差对成像质量的影响,推导了在改进NCS算法中基于测量数据的视线误差补偿的性能,采用仿真数据和实测数据对整个系统的性能进行了验证。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。