基于振动分析的坦克柴油机汽缸燃烧压力检测方法

针对在坦克实车上不易直接测量柴油机汽缸压力的问题,提出了一种通过测量柴油机汽缸盖振动信号来间接检测汽缸燃烧压力的方法。在某型坦克柴油机上同步测量了汽缸燃烧压力、汽缸盖振动信号和变速箱振动信号,利用自适应滤波方法滤除了汽缸盖振动信号中包含的变速箱振动信号形成的噪声干扰,利用配气相位从时间域分离出由气体燃烧压力激发的振动信号,利用Hilbert变换和小波分解方法分别提取了振动信号和压力信号的特征波形。建立了RBF神经网络模型,以汽缸盖振动信号的包络作为网络输入,实现了汽缸燃烧压力的间接检测。     

数字波束形成技术(DBF)在雷达中的应用

数字波束形成技术是天线波束形成原理与数字信号处理技术相结合的产物,其广泛应用于阵列信号处理领域。由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难。对于阵列系统,往往采用自适应数字波束形成(ADBF)技术,来抑制强干扰和方向性干扰对有用信号的影响。介绍了数字波束形成器的基本原理及其DSP的实现结构。     

一种单站纯方位目标跟踪中的线性近似化滤波算法

针对EKF算法中存在初始化困难的缺陷,利用近似线性化的方法,构建基于修正极坐标系下的近似线性最小二乘滤波算法ALF;以ALF作为EKF滤波器的初始化算法,实现联合ALF和EKF的两阶段滤波算法,并将它应用在水下单站纯方位目标跟踪中。仿真结果表明,由ALF和EKF组成的两阶段滤波算法具有很好的稳定性,算法精度较高,是一种有效的算法,对潜艇实施隐蔽探测与跟踪具有重要意义.     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。     

应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

增强型个人防火墙

信息时代 ,个人上网机的信息保护越来越受到社会的重视 ,个人防火墙就应运而生。首先简单介绍个人防火墙的原理和功能 ,在特殊IP的过滤和端口、漏洞和进程防护几个方面分析了当前一些典型的个人防火墙产品存在的缺点 ,提出了EPFW的概念 ,然后阐述了EPFW对个人防火墙的IP过滤、端口防护、漏洞防护、病毒防护和进程防护进行增强的设计问题、技术难点以及解决方法。这些都说明对于PC机信息保护而言 ,EPFW是一个可行的合理的解决方案。     

非线性自适应统计滤波器在声测量信号处理中的应用

从α-stable分布特征出发,阐述了处理非高斯噪声的LMP、顺序统计、群组等非线性统计滤波器自适应算法;实例验算表明了在α-stable分布下,非线性统计自适应器性能优于传统的线性自适应滤波器,且收敛速度更快.     

基于MSE准则抑制SPR射频干扰的方法

针对冲激体制的超宽带表层穿透雷达在时域接收中存在的射频干扰的问题,分析了射频干扰的性质与特征,并在此基础上,以MSE为准则,提出了A Scan的波形平均算法和B Scan方位向的中值滤波算法,并对实测的表层穿透雷达数据进行了处理。结果表明这两种算法都能较好地抑制SPR的RFI,最后对这两种算法的性能进行了比较和评估。     

非线性控制在磁悬浮系统中的应用

用滑模变结构控制原理设计磁悬浮系统非线性控制器，并在磁悬浮球装置上进行了试验，结果证实这种控制器具有完全的鲁棒性、良好的参数适应性，设计方法也有广泛的适用性。悬浮系统的刚度有显著的提高。     

一种多目标航迹处理的方法

通过对等速直航目标的方位随时间变化规律的研究 ,找到了一个形式简洁的方位随时间线性变化的可量测函数。随后利用该函数的线性以及工作点随时间变化的规律 ,根据目标航迹交叉之前的目标方位序列 ,拟合出方位随时间变化的函数 ,再用该函数与交叉后的目标方位序列之间的相关性完成多目标航迹交叉的处理。