一种高阶累积量的模态参数辨识方法改进及其应用

高阶累积量的模态参数辨识方法能够消除高斯噪声的影响。但基于传统的高阶累积量降阶方法的子空间模态参数辨识方法具有一定的缺陷。为此,提出2种降阶方法用于高阶累积量的子空间模态参数辨识方法,并对这2种方法进行了比较。利用主切片方法对某变截面轴进行了模态参数识别,获得了与有限元法相一致的计算结果,从而证明了该方法的可靠性。该方法的辨识质量较高,能够用于一般结构的模态参数辨识。     

空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计

针对空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计问题,提出了基于四阶累积量对混合波源的DOA估计算法。该算法首先构造四阶累积量矩阵,利用类似ESPR IT方法估计出所有非相关信源的DOA,然后对四阶累积量进行修正空间差分平滑去相干,消除非相关源和空间非平稳高斯噪声的影响,从而实现了对相干源的DOA估计。此方法通过分别估计非相关和相关或者相干信号的DOA,能够以较少的阵元实现对多个信号DOA估计,最后仿真实验也验证该算法的有效性。     

降低OFDM信号PAPR的非线性压缩扩张算法

针对正交频分复用(OFDM)具有高峰均比的缺点,研究并提出了一种基于改进A率的能够有效降低系统峰均比的信号压缩扩张算法.仿真结果表明,与改进率压缩扩张法相比,能够更好地减小信号峰值,具有更好的系统误比特性能.     

报童问题求解的新思考

随机性库存管理问题是军用物资的管理决策中经常遇到的问题,而报童问题可以说是这类问题的代表。用矩阵法进行决策不但可以获得各种状态下的收益值或损失值,使决策者有更多的信息来参考,而且能够体现出决策者在决策活动中的能动作用,用综合平衡的方法来获得更加保险的决策结论。     

卫星单-混信号识别研究

针对卫星通信中常用的调制信号和成对载波多址(PCMA)混叠信号的调制样式识别问题,提出了一种基于高阶累积量和信号瞬时特征统计量的识别算法。该算法对接收数据进行预处理,在此基础上提取高阶累积量和信号瞬时特征统计量构造4个特征参数,构造树形分类器进行调制识别。算法具有不需要知晓信号的定时等先验信息,对混合幅度比不敏感等特点。仿真结果表明,该算法在低信噪比下仍然能保持较高的识别性能。     

电磁发射的出口速度及负载质量变化对导轨热量的影响

为分析不同发射出口速度、不同发射负载质量对导轨积累热量的影响,建立了导轨温度场模型,计算了导轨各点温度变化过程,并和光纤光栅温度传感器测量结果对比,验证了模型及测量结果的正确性。在此基础上,设计并进行了三种类型实验,分析了在不同发射速度、不同发射负载质量以及相同发射能级不同发射速度下的导轨热量积累差异。该结论为确定连发间隔、导轨冷却设计提供了有效参考。     

基于载荷分级代表性条件的TWIST载荷谱离散方法

增量突风载荷极值对数正态分布是TWIST载荷谱离散的关键要求,现有离散方法存在求解变量较多,载荷分级代表性不足的问题。基于载荷分级代表性条件,提出了一种满足增量突风载荷极值对数正态分布的单迭代变量TWIST载荷谱离散方法。推导了载荷分级代表性条件,得到各级增量载荷极值及其边界所对应的累积超越飞行概率的递推公式;通过增量突风载荷高载截取值求解出各类飞行的飞行次数;以对数正态分布的标准差为迭代变量,利用高载截取值和低载删除值确定了对数正态分布的参数,进而求解出各级离散载荷。通过欧洲10乘10谱和波音5乘5谱2个算例,验证了所提出方法的有效性。     

基于相关分析的坦克装甲车辆动载荷测试方法

提出了一种履带车辆动载荷的测量方法,该方法利用虚拟样机技术,根据虚拟实验所测得负重轮轮轴上的载荷和车体上特定测点的加速度进行统计分析,推导出二者之间的统计相关函数关系。在实车试验时,仅测量车体相应测点的加速度,再利用所得到的与动载荷相关关系间接测量负重轮上的输入载荷。其优点是可以不借助于测量轮进行载荷测量,具有一定的经济性和可操作性。     

人员疏散预动作时间的随机性研究

人员疏散中预动作时间会在很大程度上影响到人员能否成功安全疏散,鉴于火情发展和人员心理、生理、消防安全意识等问题,预动作时间往往存在着较大的随机性。采用核密度估计的方法,以实际火灾案例中人群疏散预动作时间为样本进行分析,用统计学规律表征预动作时间的随机性。研究表明:人员疏散预动作时间满足一定的概率分布规律。     

基于高阶谱分析的机械故障特征识别

在分析高阶累积量与高阶谱的理论基础上,利用高阶谱可以抑制加性高斯噪声的性质,研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法,提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断的方法。通过对齿轮信号的双谱特征图谱进行分析比较,成功地对齿轮的正常稳态振动信号、正常瞬态振动信号以及磨损瞬态信号进行了识别,效果十分显著。