基于线对线突然短路的同步电机瞬态参数辨识

准确地辨识同步电机参数,是分析电力系统运行和控制系统设计的前提.利用最小二乘或卡尔曼滤波等方法辨识电机三相同时突然短路试验数据,是传统电机参数辨识的主要方式.受同步电机三相同时突然短路的可操作性和电机参数模型的强非线性等因素的影响,电机瞬态参数难以准确测量.利用改进的小波变换和人工神经元网络辨识参数的新方法,结合容易实现的同步电机线对线突然短路试验,辨识得到了三相同步电机的瞬态参数,有效提高了电机参数的辨识精度.仿真试验表明,该方法是有效的.     

基于状态的检查与修理综合决策模型

分析了单部件系统退化过程的特点,建立了基于状态的检查与修理决策模型。该模型根据系统的当前状态来决定检查与修理,通过分析计算系统在一个更新周期内平均检查次数、预防性维修及修复性故障的概率,建立维修费用与检查问隔及预防性维修阈值的关系,以平均维修费用最小为目标,优化检查间隔及预防性维修阈值。最后运用Matlab对模型进行数值计算,结果表明,模型能有效地降低维修费用。     

基于访问特征负载预测的负载均衡算法

为了提高web集群负载均衡的效果,结合web服务用户访问静动态内容的特征,提出了一种基于访问特征负载预测的负载均衡算法。首先建立网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的小波包一支持向量机回归混合预测模型;然后根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度。仿真结果表明：与传统的基于负载预测的负载均衡算法相比,基于访问特征负载预测的负载均衡算法能达到更好的负载均衡效果,从而有效提高web集群的整体性能。     

基于低轨道卫星中继的无人机数据链路方案

基于低轨道卫星通信技术,针对高空长航时无人机系统,建立以卫星中继的通信数据链模型.从传统数据链入手,分析其存在的弊端和使用的局限性,并融合现代通信技术,在引用新型编码技术的基础上,给出了新的无人机通信数据链路方案.该设计方案以无人机作战使用实际为基础,极大地提高信息传输能力和信息安全性.     

多分量LFM信号检测与参数估计的新方法

针对传统的多分量LFM信号检测与参数估计中存在的精度不高和交叉项问题,将小波重排与Hough变换结合起来,首先对信号进行小波变换,克服交叉项干扰,再经过时频重排保证精度,以重排后的时频分布作为图像,利用 Hough变换通过查表的方式,实现对各分量的依次截取和参数估计.仿真实验表明,该方法能够有效地提取多分量LFM信号中各分量的特征参数.     

一种新的Gabor小波支持向量机人脸识别算法

提出了一种新的基于Gabor小波特征重组的支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新特征矩阵,分别利用PCA方法降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,并在一定程度上解决了核参数选择难的问题,同时取得了理想识别效果。     

TCM在基于OFDM的水声通信系统中的应用研究

信道带宽窄、强多途、强噪声干扰一直是水下信息高速、可靠传输的主要障碍,文中提出用网格编码调制技术(trellis-coded modulation,TCM)与正交频分复用技术(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)相结合的传输体制可有效解决水下高速数据传输的带宽效率和可靠性问题。详细介绍了TCM、TCM-8PSK的原理及在基于OFDM的水声通信系统中的应用,理论分析和计算机仿真结果表明,使用该传输体制的水声通信系统能在不损失数据速率也不增加带宽的情况下能使编码增益提高3 dB左右,水声通信系统的性能得到明显改善。     

一种改进的小波域LFM雷达信号参数估计算法

提出了基于重排小波-Radon变换的线性调频信号的参数估计法。该方法先将小波尺度图转为时频分布图,为提高聚集性引入了时频重排,再将重排图进行Radon变换以进行参数估计。仿真结果表明,该方法有效提高了时频分布图的聚集性,节省了后续Radon变换的时间,同时也抑制了噪声干扰,辨识效果明显提高。     

利用小波变换进行空间目标电磁特征提取与识别

高分辨雷达目标识别是当前高技术领域的一个研究重点,以一维高分辨距离像为原始信号,利用小波分析作为目标特征矢量提取的工具,对利用几种代价函数构成的特征向量的分类效果进行了详细的研究,提出了将小波变换、模糊神经网络和信息融合相结合的雷达目标识别方法,仿真结果表明,所提出的目标识别方法是一种有效的雷达目标识别方法.     

用于无人机着陆的图像处理算法

随着无人机着陆图像处理算法的不断研究和发展,在分析小波变换对噪声和边缘点的影响规律的基础上,结合多尺度乘积的特性,采用了一种基于小波变换的多尺度积的边缘检测新算法.通过边缘检测实验并和其他算法作比较,该算法能有效抑制噪声,获得清晰丰富的边缘且定位精度高,为进一步的无人机着陆图像处理提供一个很好的工具.