广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression, SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。     

跳频码发生器通用模块方案探讨

本文论述了研制跳频码发生器通用模块的必要性及紧迫性,提出了一种技术方案供同行参考。     

程控相关噪声发生器的研究

本文介绍了为测试鱼雷自导系统相关门限而设计的程控相关噪声发生器,给出了电路组成,阐述了工作原理及工作特点。程控相关噪声发生器可与微型计算机接口,也可独立运行,具有较高的相关噪声产生精度和工作稳定度。     

船用蒸汽发生器的动态模型与模拟研究

以船舶核动力装置中广泛使用的立式U形管自然循环蒸汽发生器为对象,从其热工水力特点分析出发,建立蒸汽发生器的动态模型,并对其运行模拟及应用进行了研究。     

人工神经网络方法实现自动判别失磁类型及失磁深度

利用失磁后 Ｅｔ．ｑ、 Ｅｆ ｑ．ｑ 衰减时间常数 Ｔｑ 仅取决于发电机参数及失磁类型的结论，根据失磁故障的分类，采用一个三层前向神经网络得出 Ｔｑ ，使微机失磁保护能够在失磁发生的瞬间自动判别出失磁类型并预测失磁深度。数字仿真、动模试验以及实际运行证明了本文所提出的方法。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

仿螳螂虾机器人目标跟随闭环控制

针对高效开展水下目标跟随任务,提出一种仿螳螂虾机器人目标跟随闭环控制系统。首先以螳螂虾为仿生对象,完成了多腹足耦合运动的仿螳螂虾机器人结构与硬件系统设计。其次为验证控制系统的有效性,展开了一系列水下实验,其中包括对静态目标和动态目标的识别跟随。最终实验结果表明,该仿螳螂虾机器人可以在2 m×1 m×1 m的狭窄水池中完成多角度的转向以及灵活的速度调节,能够在与目标物运动方向夹角为55°时完成目标跟随任务,最小跟随转向半径可达0.48 m。这不仅证明了基于仿生闭环中枢模式发生器的仿螳螂虾机器人能够有效完成特定目标的跟随任务,还为水下机器人的实际应用提供了新的思路。