电磁兼容性对激光告警设备虚警率影响因素分析

从电磁兼容性角度对激光告警设备虚警率影响因素分析,根据激光告警设备的一些电磁兼容试验测试结果,通过深入分析光波段,极长波到微波段电磁兼容性,给出了一些新的设计方案,该方案有效地解决了激光告警技术三个重要指标之一的低虚警率问题。     

微弱正弦信号在有噪声的FN神经元模型中的传输特性研究

长期以来弄清神经系统中的信号是如何传输的一直是广大研究人员努力的目标.针对一种被普遍研究的神经元简化模型--FitzHugh-nagumo(FN)模型,采用二阶随机龙格-库塔算法分析了该模型对加性噪声和微弱正弦信号的响应特性.时域和频域的统计参数表明适当强度的噪声有利于信号的传输,存在随机共振现象,即与噪声强度关联的输出信噪比曲线为倒钟形;另外值得关注的是,与正弦信号频率关联的输出信噪比曲线也为倒钟形,分析可见正弦信号的无量纲频率在区间0.2～0.8时模型的输出信噪比最大,表明该神经元模型有频率敏感性,即更易于检测到该范围内的弱信号.上述结果与生物学的发现是一致的,将有助于进一步揭示周期信号在神经元中的传输方法,建立更加准确的神经元数学模型.     

用于改善电信号传输质量的电源滤波网络

本文介绍了笔者在长期工作实践中,就电视信号的传输效果所作的一些有效的改进,重点介绍了在广播电视传输设备中,通过对供电设备加滤波网络来改善传输质量的方法.     

基于混沌高斯频率调制的距离-多普勒雷达成像

提出了利用混沌映射产生随机抽样的方法。进一步证实了高斯抽样可以通过两类随机数产生器结合混沌映射生成。利用高斯抽样,得到了高斯调频雷达信号。研究结果表明,通过这种高斯调频信号得到的模糊函数接近2维delta函数,它在距离-多普勒平面上的旁瓣是均匀分布的。对该高斯调频信号进行傅立叶处理可以得到高分辨率的距离-多普勒图像,图像品质较高。     

新型伪噪声雷达波形研究

研究一种新型伪噪声雷达信号波形,该波形采用了多个脉冲组,每组脉冲中调相的伪码相同,相邻组内的脉冲调相所用的伪码捷变,同时每个脉组内的各脉冲频率捷变。理论推导和仿真分析了这种雷达信号波形的模糊函数,仿真结果表明这种信号具备良好的距离和速度分辨力及低截获概率,能测高速和远距离目标,工程上也易于产生和处理,具备良好的应用前景。     

舰船辐射噪声对声纳作用距离影响的不确定性研究

为了研究目标舰船辐射噪声对声纳作用距离产生的影响,用蒙特卡洛方法对目标航速进行模拟。通过经验公式得出舰船的辐射噪声级并进行统计分析,得出舰船辐射噪声的概率分布直方图,由此可以导出被动声纳作用距离的概率分布直方图。相对于传统的声纳作用距离预报结果,该方法给出的作用距离预报结果是一个满足某一分布的随机变量,而非一个确定的值,为作用距离的预报提供了概率的依据,为艇指挥员的决策提供了定量信息。同时,通过计算得出舰船航速的均方差与声纳作用距离的均方差基本成线性递增关系。     

膜型声子晶体原胞结构隔声性能试验研究

针对船舶舱室噪声低频控制问题，以一种薄膜型声子晶体原胞结构为研究对象，采用阻抗管法进行隔声性能试验研究，探究了不同配重质量、薄膜厚度和框架厚度对其隔声性能的影响规律。试验研究结果表明：配重质量、薄膜厚度和框架厚度增加均能提升薄膜型声子晶体的隔声性能，其中以配重质量影响最为明显；相较于无配重及单侧配重情况，双侧配重的薄膜型声子晶体隔声频段大幅拓宽，隔声量在中低频及高频显著增加，低频略有降低；增加薄膜厚度及框架厚度均可有效向低频拓宽薄膜型声子晶体的隔声频段并提高隔声量，以增加框架厚度，对低频隔声性能的提升更为明显。     

低信噪比下融合随机共振的运动目标检测算法

为提高智能视频监控系统中运动目标检测算法在低信噪比条件下的鲁棒性,结合混合高斯背景建模算法和随机共振原理实现一种低信噪比下的运动目标检测算法。算法根据混合高斯背景模型对当前帧生成目标概率灰度图,在本文定义的性能评价函数下,通过向该概率灰度图添加噪声使得评价函数最优化从而达到随机共振,对该随机共振灰度图进行阈值分割得到输出的检测目标。针对昏暗、大雾和红外视频分别进行了实验,证实了本文算法的有效性同时也显示本文算法相对于普通背景差算法性能获得了明显提升。     

UKF在MEMS陀螺随机噪声补偿的应用

论述了MEMS陀螺静态随机噪声与动态随机噪声的特点;系统分析了无迹卡尔曼滤波(UKF)的特点,将UKF用于MEMS陀螺随机噪声估计;针对MEMS陀螺静态噪声与动态噪声补偿用同一方法处理达不到一定性能的难题,提出了一种由阈值决策静态和动态滤波的工程方法;指出将时间序列用于建立随机噪声的数学模型的缺陷,指出欧美等使用的MEMS陀螺随机噪声补偿的优点与缺点.     

基于鲁棒高阶容积滤波的无人机相对导航状态估计方法

由于无人机相对导航系统具有非线性强、噪声非高斯的特点,传统的基于卡尔曼滤波算法设计的相对导航滤波器存在估计失准甚至发散的问题。考虑到高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法分别在解决非线性问题和非高斯问题时的优势,利用最大熵滤波的量测更新方法对高阶容积卡尔曼滤波的测量更新方程进行了改进,将传统的量测更新问题转换成了线性衰退的求解问题,避免了对测量噪声进行高斯假设,同时解决了系统非线性和量测噪声非高斯的问题。进行了相应的数学仿真,仿真结果表明:所提算法的估计精度超过了高阶容积卡尔曼滤波和最大熵滤波算法的,验证了算法的有效性。