低信噪比抖动红外点目标的检测

本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题，提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响，使目标能量仍然能够实现有效的积累，从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法，对图象中相关的１／ｆ噪声进行白化。模拟实验结果表明，该算法能够快速检测出信噪比为２抖动点目标。     

基于时间反转声学理论的超声相控阵超分辨率成像方法

在超声相控阵检测领域,常规成像方法遵守瑞利准则,其成像分辨率受到波长限制。研究时间反转多信号分类(Time Reversal-MUltiple SIgnal Classification, TR-MUSIC)方法,在保持超声波工作频率不变且不影响系统探测深度的前提下,可提高成像分辨率,实现超分辨率成像。通过全矩阵采集方法获取被测对象的超声阵列数据;利用平面B扫描和TR-MUSIC方法处理数据,得到二维和三维超声图像;依据图像特征评估被测对象内部状况。实验选取加工不锈钢试块作为被测对象,搭建超声相控阵检测系统,在试块内部加工6个直径为1 mm、可视为点散射体的相邻贯通孔作为缺陷。实验表明,TR-MUSIC方法能够区分并定位这6个相邻点散射体,而平面B扫描方法则不能。因此,基于时间反转声学理论的TR-MUSIC方法可以提高成像分辨率,改善超声图像质量。     

一种基于改进型KALMAN滤波器的导弹故障检测算法

常规卡尔曼滤波器有一大缺点，它要求精确的模型和噪声统计，但实际问题中，大多数情况上述要求不能满足。本文给出了考虑滤波器初始条件不精确性的Ｋａｌｍａｎ滤波器表达式。利用这种Ｋａｌｍａｎ滤波方法进行故障检测，降低了误报警率，提高了鲁棒性。由于导弹姿态控制系统模型的精确性有限，常规Ｋａｌｍａｎ滤波方法因其鲁棒性差很难检测故障，这种方法能有效检测故障。仿真算例表明此方法非常有效。     

一种新的高分辨极化目标检测方法

针对宽带毫米波高分辨雷达体制 ,研究了杂波环境中的目标检测问题。提出了极化域线性积累滤波的思路以提高雷达接收信号的信杂比 ,在此基础上利用宽带波形固有的径向高分辨力对目标进行一维距离成像 ,估计出回波中强散射点的数量和分布 ,通过对不同径向分辨单元内的强散射点进行整体检测 ,可进一步有效地提高信杂比 ,改善雷达的检测性能。最后在毫米波段的实验仿真结果表明该方法是一种非常有效的扩展目标检测方法     

脉冲等离子体推力器工作过程一维磁流体动力学数值模拟

通过耦合脉冲等离子体推力器(PPT)工作过程中电场、磁场、流场之间的相互作用,描述了电容器放电、推进剂烧蚀、等离子体加速流动等过程,建立了基于磁流体动力学(MHD)的一维非定常数学模型,对PPT的工作过程进行数值模拟。对数值模拟结果作了相应分析,并将部分模拟结果与实验数据进行了比较。结果表明,模型正确反映了推力器放电过程、推进剂烧蚀质量与表面温度的变化趋势。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

复杂干扰环境下的卫星授时接收机加固技术

对目前导航卫星授时接收机面临的干扰模型和应对措施进行了归纳总结。结合授时接收机工作原理和特点,给出了授时接收机加固的通用框架。在此基础上,对授时接收机加固技术的发展趋势进行了分析,提出了基于钟差辅助和网络辅助的两种干扰检测方法。前者充分利用了多系统多卫星钟差数据的冗余性和本地时钟的特性,后者则利用了授时接收机网络具备数据通信和广域覆盖的特点。通过干扰检测结果给出完好性评估并引导授时接收机的工作模式,可以提升复杂干扰环境下卫星授时的可靠性和完好性。     

非高斯噪声下信号盲检测算法*

针对实际甚低频和超低频接收机不仅受非高斯噪声的影响,同时受到接收机内部和外部环境中高斯噪声影响的问题,对噪声采用高斯尺度混合分布和高斯分布的混合模型建模,根据混合模型的性质,设计了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的信号盲检测算法。盲检测算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数,同步检测信道衰落系数、噪声模型参数和信号。算法迭代效率快、精度高。通过与最优检测性能比较,盲检测算法性能优异,对甚低频和超低频信号接收具有重要的现实意义。     

红外多光谱图像弹道目标检测算法

在红外多光谱图像中,弹道导弹尾焰拥有两大特征,一是由强烈红外辐射引起的灰度差异,二是独特的光谱特性。然而,传统的单波段检测技术只利用了尾焰强烈的辐射特性,而近些年发展起来的多光谱检测技术则只利用了尾焰独特的光谱特性。为了充分利用导弹尾焰的两大特征,将单波段检测技术和多光谱检测技术结合起来,提出三种检测算法,并从算法的检测效果、运算量和鲁棒性三方面详细分析它们的优缺点。采用人工合成的红外多光谱图像进行验证,实验结果表明,相比单独使用单波段或多光谱的检测算法,融合算法的检测性能更好。     

一种基于旋转TCAM的模式匹配算法

为了实现对网络入侵恶意流量的有效检测,提出了一种基于旋转TCAM的模式匹配算法。算法具体实现分为2个阶段,在第1阶段,将规则签名(模式)进行划分,以适合所选择的长度为w的前缀滑动窗口;在第2阶段,通过将前缀向右移,丢弃最右端的字符并在左边添加"don’t care",直至全部模式的字节都是"don’t care",从而提供默认的匹配行,实现对全部输入流量的匹配和对入侵主体的有效检测。仿真结果表明,提出的模式匹配算法不仅能够以线速运行在单一的操作中匹配多个模式,而且相比于其他基于TCAM的模式匹配算法,有更好的内存访问和TCAM查找访问性能。