基于DAC5686的线性调频信号产生方法研究

研究了基于DAC5686的线性调频信号产生方法。分析了线性调频信号及其产生原理,研究了DAC5686工作原理,设计了信号产生电路,给出了线性调频信号的实现实例．结果表明,该方法可以灵活地产生所需线性调频信号,从而满足某型地空导弹制导雷达中频接收机性能测试的需要．与传统的线性调频信号产生方法相比,该方法降低了系统设计难度,缩短了开发周期,提高了设计的可靠性,具有较高的实用价值,对于其它场合频线性调频信号的产生也具有一定的借鉴意义．     

遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

接近速度和相对湿度对静电放电强度的影响

静电放电（ESD）会对电子设备和系统造成严重干扰,但是在相同的放电电压下,ESD强度却会发生很大的变化。这种变化与电极接近速度、相对湿度和电弧长度等因素有关。为提高ESD实验结果的重复性,通过理论分析和实验研究了电极接近速度和相对湿度对ESD强度的影响。理论计算了两接近导体之间的自（互）电容系数、导体电势差、导体电势差随放电间隙和时间的变化率;实验研究了ESD强度（比如放电电流峰值、上升时间）随接近速度和相对湿度的变化关系。研究得出,接近速度直接决定了导体电势差随时间的变化率,同时对ESD强度产生明显影响;相对湿度会对ESD强度产生很大的影响。     

动物飞行控制技术在军事中的应用

半机械动物飞行器代表了微型飞行器的未来方向。文中对动物飞行控制技术仅作简要介绍,对半机械动物飞行器在军事领域中的应用价值和应用前景作了重点讨论．综述了近年来动物飞行控制技术的重要研究动态,结合甲虫机器人介绍了本实验室的近期研究成果。最后,基于动物飞行控制技术的研究瓶颈给出了动物飞行控制技术未来的研究方向。     

基于信息流的中枢疲劳脑电分析

为充分利用多导脑电信息,首次提出运用有向传递函数（DTF）方法,对不同中枢疲劳状态下导联间信息流的强度和方向的变化进行分析。研究结果表明,脑电功能耦合中额一到一顶方向的信息流是大脑皮层联系的一个固有特征,可以有效地刻画安静清醒和疲劳两个状态,长时间脑力劳动任务引起中枢疲劳的增加,进而导致整个频率段占优势的信息流的方向发生了反转,信息流占优势的方向从实验前的顶一到一额方向,转变为实验后的额一到一顶方向。     

有线控制飞行器群脉冲耦合效应及加固方法研究

飞行器在飞行状态时,控制导线在电快速瞬变脉冲群（EFT）作用下,该设备控制指令将会出现控制状态错误翻转、持续无指令输出等故障,产生故障的机理是电磁脉冲（EMP）通过传导方式进入控制箱产生紊乱的回输信号所致,严重时会损坏控制器及起飞装置。在实验基础上,研究了飞行器控制导线对电磁脉冲的防护加固方法,研究结果表明,对控制导线采取屏蔽法能够使飞行器对电磁脉冲具有很好的防护效果。     

基于FPGA的二维DCT／IDCT高速设计与实现

二维离散余弦／反余弦变换是图像处理算法的核心。基于DSP处理器或软件实现速度较低,以及ASIC实现芯片的面积和功耗都较大,本文研究了一种基于行列分解结构的二维DCT／IDCT变换,在两级一维DCT／IDCT变换之间插入双RAM结构,通过乒乓操作保证了前后级DCT／IDCT运算的并行性,提高了运算速度。电路结构在QuartusII中进行了逻辑综合,通过Modelsim编写激励对逻辑功能进行了仿真验证,并将仿真结果与Mat—lab仿真结果进行了比较。结果表明该模块功能正确,能够为图像处理提供良好的处理性能。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

基于汉明编码和提升小波变换的数字水印算法

通过对水印图像混沌加密和汉明编码,以及对原始图像进行提升小波变换,并结合人类视觉系统特性值计算,提高了水印算法的鲁棒性。