基于FFT的数字回波信号时域波形优化研究

对数字信号的波形优化进行了研究,提出基于快速傅立叶变换的数字信号时域波形优化算法,对信号的时域波形数据进行分类.通过建模研究,可以解决实际问题中未知波形优化函数的问题;利用快速傅立叶变换对环境信号和目标信号进行域变换处理,将信号投影至频域进行优化处理,对频域信号特性进行分析发现,利用该信号频谱特征可以对信号进行分类,从...     

基于改进型HHT变换的起动电动机故障特征提取

针对装甲车辆起动电动机发生早期故障时的不可预知性,加上现有的维修方式大多是定期保养维护,使得起动机的早期故障得不到有效检测,进而引发更深层次的故障。从电机振动信号的非平稳非线性特点出发,对比分析了当前时频分析技术的优缺点;选用了基于HHT变换的时频分析方法对振动信号这个随机信号来提取特征向量,并提出了改进型的HHT变换理论,对模态混叠和虚假分量的问题加以消除和验证;最后,将改进型的HHT变换方法应用到实物验证。结果表明,能够有效地提取到电机不同状态下的具有紧凑性、代表性和广泛性的特征向量。     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型

为解决指标权重信息不完全时的机载雷达作战效能评估问题,提出了一种评估模型。对专家关于指标权重给出的残缺判断矩阵,给出了其一致性评判标准。结合残缺判断矩阵的最佳一致性比例,构造了一个单目标优化模型,用于计算指标权重。在此基础上提出了权重信息不完全的机载雷达作战效能评估模型。最后给出一个实例验证了评估模型的有效性。     

基于模型的系统级故障诊断与预测推理技术

针对装备状态监控和故障预测推理的需求,提出不同的诊断推理模型。首先,提出了基于二值相关性模型的快速推理算法,采用Vx Works平台对方法进行了验证评估。然后,针对应用过程中存在的时延、故障耦合等现象,提出了动态诊断模型。在此基础上,提出了考虑故障预测的诊断和预测一体化诊断推理模型,对推理运算方法进行了阐述,开发了仿真验证软件。以某卫星电源系统为例进行了验证,结果显示模型具有故障诊断和预测能力,能实现故障诊断和预测的一体化推理。     

基于单类集成分类器的JPEG通用隐写分析

针对JPEG图像通用隐写检测问题,提出了一种基于单类集成分类器的新方法。算法提取图像DCT块内、块间和小波层内、层间的共生特征以及小波子带系数的直方图特征对图像进行描述,并计算检测图像及其原始估计图像所提共生矩阵和直方图分布的对称交互熵作为隐写分析特征;然后,随机构造若干个特征子空间,利用bootstrap方法构造载体图像训练子集,分别进行单类训练得到数个基分类器;最后,将基分类器的分类结果按多数投票法进行融合作为单类集成分类器的分类结果。实验结果表明,单类集成分类器能显著提高算法的检测效果,而且,本方法相比基于多超球面OC-SVM分类器的单类隐写分析方法,具有更高检测率。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于偏差熵的专家聚类赋权方法

在群决策专家聚类赋权过程中,可能出现专家给出的判断矩阵一致性比率与排序向量信息熵都相等但专家意见不同,却被赋予了相同权重的情况。针对上述问题,提出一种基于偏差熵的专家聚类赋权方法。该方法采用聚类分析的思想,基于比例构建相似系数,实现对专家群的分类;引入专家判断矩阵的一致性权重,并综合类容量构建权重指标来反映类别间的差异,确定专家类间权重;最后,在各专家类中建立偏差熵模型,依据类中专家达成一致性意见的贡献程度确定专家的类内权重,并得到专家的总体权重。具体算例表明,该方法可行有效。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。