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971.
通用装备机械液压系统综合检测试验平台的设计与研制   总被引:7,自引:6,他引:1  
针对目前通用装备保障建设过程中存在的保障设备通用性差、综合功能弱、机动性能差及信息化程度低等问题,提出了"划类分组、综合集成、一体通用"的设计思想,研制了可完成军械、装甲、工程、防化、车辆、陆军船艇等装备机械液压系统技术状况检测与评估、故障诊断、部(元)件修后试验与质量评估、信息管理等功能的综合机动平台。重点阐述了平台各系统的设计思想、硬件组成及软件框架。实际应用表明,该平台具有"广谱"、"广域"和"全时"的能力,其推广使用将为通用装备保障由"基于型号"向"基于能力"的建设转型提供成功示范。  相似文献   
972.
管道检测机器人的测力定位法理论与方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
介绍并分析了管道检测机器人的定位现状,并针对它们的不足,根据牛顿力学和运动学定律提出了管道机器人的测力定位法.对测力定位法的性能进行了分析,发现误差有时间的累积性,并以时间的二次方递增.指出了它和光电码盘定位法的综合运用将是有效解决长距离输油管道机器人的高精度的独立定位问题的最佳切入点.最后,对测力定位法在整个管道检测机器人的检测、定位中的应用进行了分析,并给出了应用结构流程图.  相似文献   
973.
为了解决对超宽带雷达干扰中功率分散的问题,提出利用梳状谱信号,即将干扰功率集中在雷达信号频带范围内的部分频率点,对雷达实施干扰,破坏回波信号与参考信号的相关性,从而实现有效的干扰.并以线性调频超宽带雷达的距离像为例,通过仿真,给出了不同信号带宽条件下梳状谱干扰仿真结果,比较得出梳状谱信号对线性调频超宽带雷达具有较好的干扰效果.  相似文献   
974.
可见光图像序列中运动弱小目标检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了使制导系统有足够的反应时间,要求在很远的距离上就能检测到目标.在这种情况下,目标在探测器输出图像平面上呈现为斑点目标,且信号强度很弱,这就给目标检测带来了较大的难度.采用了一种先膨胀后累加的处理方法,这种方法首先通过形态学膨胀来增大图像中的目标面积,使得运动目标在不同帧内产生重叠部分,然后再通过多帧累加来增强目标能量;图像序列的邻域判决法也是目标检测的一种常用方法,它利用目标运动的连续性来剔除图像中的虚警点,可以获得较好的处理效果.主要基于以上2种方法来完成目标的检测,并通过数学仿真的方法来对该方法进行验证.实验结果表明该方法能够有效地检测出信噪比不低于2.5的弱小运动目标.  相似文献   
975.
利用外辐射源(如调频广播、电视、GPS等的发射信号)的无源雷达探测技术一直是国内外研究的热点.在目标检测上,直达波信号的干扰不但对通道的动态范围提出了极高的要求,同时对微弱目标回波的检测构成了限制.文中利用二元阵的方法对直达波的干扰进行抑制,并对其对消性能进行了仿真分析和研究.  相似文献   
976.
低信噪比下识别雷达辐射源信号的调制类型是电子战系统的关键技术之一.深入分析了小波去噪和小波变换法的基本原理,提出一种在低信噪比下基于小波变换法自动判别信号调制类型的新方法.仿真结果表明,在较低信噪比条件下,该方法能准确识别给定信号的调制类型.  相似文献   
977.
提出了一种慢跳DS/FH信号方法,根据DS/FH信号的特性,将信号的跳频特性与直扩特性分开进行检测.首先利用成熟的跳频检测方法,在时频域或频域上对信号进行跳频检测,当检测到跳频信号后,再在时域上采用空间互相关方法检测信号是否具有直扩特性,从而判断DS/FH信号的存在性.计算机仿真结果表明该方法具有一定的可行性.  相似文献   
978.
针对雷达信号中存在的不同于高斯分布的拖尾分布噪声,基于ε污染的正态分布族获得一种鲁棒阁值处理方法.仿真实验表明,与基于高斯噪声的经典阈值方法相比,鲁棒阅值能更好地消除雷达信号中的拖尾分布噪声,且在未知ε精确取值的情况下仍能到达很好的消噪效果.实验结果进一步表明软阈值比硬阈值更适合于小波鲁棒阈值的处理.  相似文献   
979.
对光电目标进行自动检测与识别是导弹末端智能制导的一项关键技术,分形理论的出现为解决这个问题提供了新的技术途径.分形维计算的稳定性问题制约着其在实际工程中的应用.基于图像分形维计算的分数布朗运动模型法,提出了一种能够从自然背景中检测出人造目标的方法.实验证明,对于光电目标检测,给出方法的检测结果稳定,是一种非常有前途的方法.  相似文献   
980.
雷达信号非均匀粒度聚类分选方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
聚类分析是数据挖掘中的重要技术.在比较分析了两种常用的聚类分析方法的基础上,将基于商空间的非均匀粒度聚类算法应用于雷达信号分选中,仿真实验的结果表明:该算法可以从不同层次观察聚类数据,更适用于复杂雷达信号聚类分选,具有良好的性能.  相似文献   
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