基于ITS与多重分形的传动箱状态识别

实验采集的传动箱振动信号受噪声干扰严重,难以直接通过信号的多重分形特征参量来区分不同工况,为此,采用ITS降噪及微弱特征提取方法,计算了降噪后传动箱正常运转、润滑不良及基座松动3种状态下的多重分形谱参数,对特征提取后信号从局部到整体、从渐进态到最终态的微变化过程进行了定量描述,并由这些特征值的敏感性判断了系统状态类别。     

重金属离子在线水质检测系统设计与试验

为解决水环境中重金属离子现场应急检测的难题,实现水环境中重金属离子的在线检测,提出了一种基于离子选择性电极法和阳极溶出伏安法的组合式重金属离子在线水质检测系统。分析了离子选择性电极法和阳极溶出伏安法的工作原理,构建了重金属离子在线水质检测系统结构,设计了系统检测软件工作流程,并对该方法进行了验证。结果表明:组合式电化学检测法是一种可靠稳定的重金属离子检测方法,可满足现场应急在线检测要求。     

基于DSP的运动目标检测算法优化

本文针对视频图像运动目标检测算法数据量多、处理速度慢的缺点,提出了对运动目标检测算法的优化方法,使用基于TMS320C64X系列DSP的程序优化方法对运动目标检测代码进行优化,采用了编译器选项、内联函数与宏定义、查找表、软件流水等优化方法,最后综合分析了相关优化方法对于时间性能的改进情况,实验结果证明了优化方法的有效性。     

实验室里测土质 保证农产品食用安全

正为检测农作物药物残留情况,黑龙江垦区龙镇农场土壤实验中心采用盆栽测土质法对土壤农药残留成分进行检测。工作人员在耕种地块取土,种植对残留农药较为敏感的小白菜、玉米等植物,根据植物生长形势对土质进行分析,查看农药残留情况,以便尽早采取措施,保证农产品安全食用。     

基于状态空间模型的航天器装配角偏误差研究

装配过程的误差建模是分析装配误差的重要手段之一。通过分析影响航天器装配结果的尺寸和形位误差、装夹定位误差,将其装配的偏差源分为夹具装夹误差和舱段制造误差两类。并将不同形式的误差通过虚拟夹具的概念进行了统一的表达,进而基于误差流理论针对航天器舱段建立其误差传播的状态空间模型,求出了该过程的状态空间表达式,应用该模型对装配过程中的角偏误差进行了分析。将分析得到的结果同蒙特卡洛仿真的结果进行了比较,两种方法的相对误差小于3%,说明了该方法的可行性。该方法的优势在于它不仅可以分析复杂装配过程,还可以对各工位的装配效果进行观测,从而进行向后分析。     

星载AIS系统检测概率建模与仿真分析

针对现有星载AIS（Automatic Identification System）系统检测概率低的问题,对星载AIS系统的接收信号冲突和检测概率进行了研究和论证,并对影响检测概率的诸多因素进行了分析。首先分析了星载AIS系统与地面AIS系统的差异性,指出了星载AIS面临的新挑战。其次,重点对星载AIS信号多网冲突问题进行了研究,建立了一种基于船舶分布密度函数的星载AIS检测概率模型。最后,通过分析时隙冲突、船舶动态、轨道高度、天线类型和B类AIS船舶等因素对系统检测概率的影响,为工程设计和性能评估提供了一定参考依据。     

基于稀疏图的DS-CDMA系统设计

DS-CDMA是在扩频技术上发展起来的多址接入方式,但在用户接入数量过载时难以保证高质量的通信性能。基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大程度地减少了用户间的相互干扰。借助图模型的相关理论,把适合于稀疏图的置信度传播算法应用于该系统,进行多用户检测,通过码片与用户之间的消息迭代来消除噪声和多址干扰带来的影响。结合计算机仿真,从不同的角度测试了系统的误码率等性能。理论分析与性能验证表明,稀疏图DS-CDMA在接入用户数量远远超过系统容量的情况下,依然具有优良的性能。     

基于多态的大功率可控硅开关功率放大器的仿真研究

为了满足远距离海底探测对发射信号大功率的需求,选用了一种大功率可控硅开关功率放大器。在临界换流状态、自然换流状态和强迫换流状态三种工作状态下,分析了该功率放大器的工作原理,并建立了等效电路模型。运用OrCAD仿真了临界换流状态时的等效电路模型;在自然换流状态和强迫换流状态下,为获得功放电流值和负载电流值,对其等效电路模型分别建立了非线性数学模型,并通过MATLAB和VC 采用四阶Runge-Kutta法对非线性数学模型进行求解。以上方法能够求得该功率放大器电路在任意时刻、任意点处的电流电压值,能较客观、真实地反映电路的工作状况,对工程应用具有一定的参考价值。     

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。     

基于虚拟检测函数下的IMM-UKF机动目标跟踪

为了有效提高对机动目标的跟踪效果,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入到交互多模型(IMM)算法框架内,加强状态估计精度;引入强跟踪滤波器(STF)到UKF算法中,避免对强机动目标的过大时间延迟和跟踪性能差的缺点;提出虚拟检测函数法,在跟踪过程中自适应调整"当前"统计模型的机动参数,加大模型集与目标真实运动模式匹配概率。仿真结果验证了改进算法的有效性。