毫米波非均匀平面阵列无损检测三维成像算法

毫米波因其分辨力强、穿透性强、光子能量低的独特优势,在无损检测领域具有极大的潜力.针对毫米波无损检测应用,结合距离徙动算法和非均匀快速傅里叶变换的思想,提出一种适用于非均匀平面阵列的三维成像算法.该算法利用非均匀快速傅里叶变换在波数域重构信号频谱,克服了非均匀空间采样对传统基于傅里叶变换的成像算法的限制;该算法应用非均...     

考虑J2项摄动的卫星编队飞行

针对参考卫星运行于圆轨道的编队飞行,分析了J2项摄动的影响.在此基础上提出了一种方法,通过调整环绕卫星的半长轴,大大减小了J2项摄动对编队飞行的破坏作用.此外,基于冲量假设估计了编队保持的代价.数值结果表明,调整长半轴的卫星编队可以长期保持,节省了大量的控制燃料.     

一种视频图像三维子带编码方法

介绍一种视频图像三维子带编码方法，它采用非对称滤波器进行子带划分，对各子带进行量化时，低频子带采用非对称树结构矢量量化方法，高频子带采用几何矢量量化方法。实验证明，由此构成的比特率为１１２ｋｂ／ｓ视频图像编码器获得了良好的重建图像质量。     

发射药的分解机理及其安定性研究

在研究发射药中硝酸酯的分解机理及其与发射药安定性关系的基础上,分析了热分解,水解和自动催化作用对发射药安定性的影响,以色谱法和粘度法等实验手段探索发射药安定性的变化规律,通过不同温度下发射药老化过程的动力学研究,提出了确定发射药安全使用寿命的可靠方法。     

基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

基于ICEEMDAN和小波阈值的Φ-OTDR信号去噪算法

针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。     

采用模块化阵列的涡流探伤检测

针对工业领域的金属无损探伤中常常存在一些复杂部位,难以采用常规检测手段进行检测的问题,提出了一种优化探头结构的方法。将模块化理念引入涡流探伤中,设计并开发了一种模块化的涡流探伤系统。该涡流探伤系统将现有的互感式探头结构与电桥式探头结构相结合,结合2种结构各自的优势,以探头线圈上的感应电压值为缺陷检测的特征量,通过单片机将数据传输至以LabVIEW软件搭建的上位机并进行特征显示。测试结果表明,该系统能够检测到缺陷位置产生的感应电压值与无缺陷位置感应电压值的不同,验证了该设计的可行性,能够对金属表面缺陷进行高灵敏度的检测,实现了有效地判断金属材料缺陷位置的目的。     

小波分析模式辨识的几个重要问题

小波分析是模式辨识研究中十分有用的工具,基于小波分析的基本原理和方法,提出并分析了模式辨识中的几个重要问题。     

基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取

为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。     

无人机避障航路规划方法研究综述

随着无人机作业空域从中高空不断向低空甚至超低空拓展,复杂的低空障碍环境对无人机造成了严重的威胁。研究无人机避障航路规划理论与方法,对于保障无人机的飞行安全和提升其任务效率具有重要作用。对无人机避障航路规划方法的研究现状进行了梳理,首先,根据航路规划问题所建立的优化模型,将规划方法划分为基于数学规划的方法、基于路标图的方法、基于空间分解的方法、基于势场的方法、基于随机规划的方法和基于机器学习的方法六个大类。然后,分别介绍了各类型方法的基本原理、代表性研究以及优缺点。最后,对避障航路规划方法未来可能的研究方向进行了展望。综述表明,复杂环境下无人机三维航路规划方法的研究仍有提升空间;未来应考虑将传统规划方法与新一代人工智能技术相结合;航路规划方法研究应充分考虑机载传感器的实际性能和工作特性;规划航路的可跟踪性问题也亟待解决。