适用于北斗混合星座的相对定位随机模型建模策略

为提高模糊度解算成功率和基线解精度,提出适用于北斗的相对定位随机模型建模策略,即混合随机建模策略。采用最小二乘方差分量估计方法对北斗单差观测量方差进行估计。对处于不同高度的三轨道卫星观测量方差分别建模:对地球静止轨道卫星观测量方差采用载噪比模型建模,对倾斜地球同步轨道卫星和中地球轨道卫星观测量方差均采用仰角模型建模。根据不同模型实时组建观测量的随机模型。试验结果表明:相比于采用传统简化模型和单一的仰角或载噪比模型,混合随机模型能更加真实地反映不同卫星观测量的随机噪声特性,模糊度解算成功率和相对定位精度均有提高,总体性能最优,因而能更好地适用于北斗系统。     

基于改进小波阈值的MEMS陀螺去噪方法

MEMS陀螺由于结构不完善而存在较大的随机误差,为了推进MEMS陀螺的实用化水平、提高测量精度,首先对MEMS陀螺进行了Allan方差分析,得到了MEMS陀螺随机误差的主要成分;然后通过分析软阈值函数和硬阈值函数在直线上的降噪结果,得到了两种阈值函数的缺陷,为了解决软阈值和硬阈值函数的问题,推导了改进的小波阈值函数。通过对比各种阈值函数和阈值量化准则的降噪效果,确定了最终的降噪方案,将此方案应用在陀螺的动静态输出中,使陀螺输出数据的稳定性提高了一个数量级,数据的平均值也更加接近真实值。     

基于LabVIEW的地下震源定位系统设计

针对小区域浅层地下震源定位中,由于震动信号受传输介质复杂、传感器不稳定等因素影响,出现初至波提取困难、震源定位低精度等问题,设计了基于LabVIEW的地下震源定位系统,实现三轴信号合成、基于小波变换的阈值去噪、基于改进的长短时窗(STA/LTA)的初至提取、基于时差技术(TDOA)的联合定位算法等功能模块。结果表明,该软件在10 m×10 m×3 m的区域内,初至特征提取精确到10-4s,定位精度精确到0.1 m,可以广泛应用于爆破定位、信息侦查等领域。     

振动分析在钢桁架结构损伤预警中的应用

基于有限元分析软件ABAQUS平台,以一种钢桁架结构为例进行数值仿真分析;以白噪声信号作为环境激励信号,对钢桁架结构进行振动分析;结合虚拟脉冲响应函数和小波包能量谱分析法,对钢桁架结构在环境信号激励下进行损伤预警。最后,比较了不同测点的预警效果。结果表明:这两种方法的同时使用,对钢桁架结构在环境激励下进行损伤预警的效果十分明显,具有很好的工程应用价值。     

基于激光雷达的高炉回旋区深度探测研究

炼铁高炉回旋区深度的直接探测存在较大困难,提出了一种基于激光雷达的回旋区边缘探测方法。探测得到的回波信号存在较大噪声干扰,为提取边缘回波信号,首先对噪声特点进行分析,判明噪声包括白噪声和1/fγ非平稳随机噪声;由此采用多小波平移不变算法进行滤波处理;采用H ilbert-Huang变换对滤波后的信号进行处理,对其瞬时能量进行分析。由于回旋区边缘表现出较为强烈的局部能量,从能量谱中可较好地提取回旋区边缘信号。试验表明,采用激光雷达探测回旋区的深度,能较为真实地反映高炉回旋区的真实状态,其值较计算建模方法更可靠。进一步的研究可望得到回旋区的二维或三维形貌。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

基于小波变换的探地雷达随机RFI抑制方法

针对探地雷达(Ground Penetrating Radar, GPR)与移动通信系统终端存在的频谱共用的电磁兼容性问题,着重分析了GPR接收中随机性射频干扰(Radio Frequency Interference, RFI)的性质,以及该类RFI与GPR目标回波信号在小波多尺度分解中分布的差异性,并基于此分析,提出了基于小波变换域的GPR随机RFI抑制算法,利用两种实测实验数据进行验证,结果表明,该方法能较好地抑制GPR的随机性RFI.     

舰船磁场信号的Lipschitz指数与船速的关系

用小波变换的方法对舰船磁场信号进行奇异性分析,找出船速与奇异性指数之间的关系,并通过人工神经网络来判断船速.     

小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用

通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真.     

基于小波分析的眼底病图像预处理

将小波变换方法用于眼底病灰度图像预处理。采用Haar小波对输入的眼底病灰度图像进行单尺度二维离散小波分解提取边缘。为了从不同程度改善图像的质量,我们对分解的图像进行量化编码,把高频三个方向的分解系数图像用离散小波变换逆变换进行图像融合及图像增强。通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法预处理结果,结果表明采用小波变换对输入的眼底病灰度图像进行预处理是一种更理想的方法。