基于Hilbert变换模拟弹丸转速信号的瞬时频率分析

利用基于线圈式地磁传感器的转速测试系统获取了某型号弹丸的转速信号,简述了基于薄膜线圈式地磁传感器转速测试理论。依据实测弹丸转速信号特点,构造一个频率相近的模拟弹丸转速信号,并对此模拟信号利用Hilbert变换组成的复信号进一步得出弹丸的瞬时频率曲线。对于瞬时频率曲线出现的端点效应,采用对模拟弹丸转速信号延拓的方法。经分析,所得模拟弹丸转速的瞬时频率曲线与对瞬时频率的估计值基本相吻合,且延拓后的瞬时频率值比延拓前的瞬时频率值更准确。对基于Hilbert变换模拟转速信号瞬时频率的求解可为实测弹丸转速信号的瞬时频率分析提供有力帮助。     

基于双轴加速度传感器的外弹道转速实时测量方法

旋转弹外弹道自转角速度的实时测量是弹道修正引信弹道解算器设计的重要环节之一。弹丸转速基本检测方法是利用转速传感器，通过外测或遥测进行，尚无法对每发弹进行实时测量。提出了一种测量旋转弹外弹道自转角速度的方法。即利用双轴加速度传感器提取弹丸外弹道横向加速度采样信号的功率谱，结合DSP的数字滤波，对信号做256点FFT处理，得到一组(v-t的离散序列值。试验结果与理论分析相吻合，且能满足弹上解算的实时性要求。     

基于EMD的弹丸激波信号处理方法研究

实验中获取的弹丸激波信号因高频噪声的影响而几乎被淹波，预处理方法的研究对于有用信号的识别非常重要。文中通过分析弹丸激渡信号的特点。利用经验模态分解对弹丸激波信号进行了特征提取与选择，将本征模态函数分量及其瞬时频率作为特征．获得了较理想的N波信号处理结果。实验结果表明，该算法不仅能有效提取高噪条件下弹丸激波信号特征，而且易于硬件实现。     

弹丸在膛内运动的回波信号瞬时频率估计方法研究

微波干涉仪可获取含内弹道运动信息的多普勒回波信号,为有效地估计回波信号的瞬时频率,利用短时傅里叶变换、Wigner-Ville变换、多项式调频小波变换（PCT）等方法对含有不同噪声的模拟弹丸回波信号和真实的弹丸回波信号进行分析和对比。研究结果表明：多项式调频小波构造匹配变换核的PCT方法时频聚集性最好,瞬时频率估计精度最高,并具有一定的抗干扰能力,说明PCT方法适合于弹丸在膛内运动回波信号的瞬时频率估计。     

弹目相对方位的图像测量试验

利用目标点在弹栽CCD上成像特点和弹丸的姿态运动,建立了测量弹丸飞行时弹目相对方位的数学模型,推导了目标点的成像轨迹与弹丸三轴运动频率问的相互关系,设计了三轴转台试验,根据文中模型和频谱分析法对试验数据进行了相关处理.试验结果证明,利用文中的数学模型能够较准确测量弹目的相对方位和弹丸运动中的姿态特征,可以得到弹丸三轴运动的频率,可为修正弹药在弹道修正时准确地提供所需的修正数据.     

旋转弹丸采样信号的DSP实时滤波原理

旋转弹丸外弹道离心加速度采样信号包含有高频弹丸转速信息和空气阻力加速度低频分量，为了提取弹丸转速-时间序列值，需要实时滤除低频阻力加速度分量，设计了在DSP中实时实现的数字滤波器。结果表明：16阶线性相位型结构的FIR滤波器能在TMS320VC33系统上实现实时滤波，滤波时间为34．83μs，且能同时满足精度和速度的要求，并成功用于某旋转弹丸弹道修正引信的数字滤波器设计中。     

基于频谱细化的干扰磁场自主标定方法

针对基于磁传感器的二维弹道修正引信滚转角测量中翼面干扰磁场影响测量精度问题,提出了基于频谱细化的干扰磁场自主标定方法。该方法通过频谱细化以及相关特征值计算得到磁传感器信号中干扰磁场信号的幅值、相位信息,再根据翼面与弹丸之间的相对转速测量结果,重构翼面干扰磁场信号,然后将磁传感器的输出信号中减去该重构信号,比较精确地得到地磁场在磁传感器中的分量,实现了干扰磁场的标定。仿真结果表明,该方法能够较好地消除翼面干扰磁场对地磁信号的影响,从而提高引信滚转角解算精度,使其满足二维弹道修正引信滚转角测量要求。     

无控旋转弹丸外弹道姿态测试与模型验证

针对传统的外弹道测量手段本身所存在的危险性以及测试过程不可逆,难以满足新型武器系统的外弹道测试需求的问题,提出了一种安全准确的外弹道理论研究方法,利用MATLAB仿真软件求解弹丸的飞行姿态。以无控旋转弹丸为研究对象,依据弹箭飞行动力学理论,运用质心运动定理和动量矩定理分析弹丸的质心运动和绕质心转动的飞行过程,建立弹丸飞行姿态的数学模型,应用龙格-库塔法进行模型求解以及数据分析处理,得到弹丸的外弹道转速与章动曲线,并与实验测试曲线进行对比分析,所得结果基本一致,从而验证了所建立的旋转弹丸姿态数学模型的合理性。     

多普勒雷达测量弹丸转速的DDA法应用研究

针对旋转弹丸转速的测量,对底部刻槽弹丸的雷达(散射)截面积和转速进行了理论分析,给出了转速计算公式,运用现代谱估计的状态矢量空间直接数据近似方法代替传统的快速傅里叶变换算法,对回波信号进行了频谱估计,在不同信噪比下对其频谱估计能力进行了仿真计算和实验测试,给出了信噪比与测量误差之间的关系曲线.结果表明:在低信噪比的情况下,相比传统快速傅里叶变换算法,该高精度转速测量方法的测试精度明显提高.     

基于FLUENT和ADAMS的外弹道加速度仿真

针对目前无控旋转弹外弹道测量方法存在测量精度偏低和测试成本较高的问题,提出了基于FLUENT动力学仿真软件和ADAMS运动学仿真软件相结合的弹丸外弹道仿真方法。该方法在弹丸空气受力分析基础上,通过FLUENT仿真软件建立弹丸的几何模型和计算域,并进行网格划分,得到弹丸的速度受力云图;利用ADAMS仿真软件得到弹丸的三维模型,对模型进行参数设定和施加载荷,得到弹丸的速度和加速度仿真曲线。仿真结果与实验中弹载测试仪实际测得的加速度、速度曲线变化规律基本一致,表明所提方法能够实现无控旋转弹丸的外弹道飞行仿真,能为弹丸外弹道的测试提供参考。     

Research of the Adaptive Beamformer Based on the Frequency Energy Normalization

An algorithm of broadband minimum variance distortionless response （MVDR） based on the frequency energy normalization is proposed. First, every narrowband frequency component of the broadband signal is normalized by the total narrowband energy of all array elements, and the narrowband power is calculated by MVDR. Finally, final spatial energy spectrum can be obtained by averaging or summing all results of every narrowband frequency bin. Any prior-information about the noise or the signal is unnecessary for the proposed method in this paper. The processing gain of the proposed method compared to the conventional broadband MVDR can be obtained as long as the amplitude fluctuation of the array noise frequency spectrum is severer than that of the target signal. The validity of the method is validated by the optimal signal detection theory. Simulation and real data are used to validate the performance of the method. Analysis results show that about 4 dB processing gain compared to the general broadband MVDR can be reached by the proposed method.     

具有舰艇“声纹”标志的水中目标敌我识别方法

为了在海战中提高水中兵器敌我识别(IFF)的能力,提出了一种具有舰艇"声纹"标志的水中目标IFF方法。该方法将约定的秘密信息进行纠错编码后,采用混沌序列跳频(FH)图案的快FH技术,以实现第1级信息隐匿;以舰艇噪声的主要频带选取FH的工作频带,FH信号不但将舰艇噪声作为其掩护信息,而且其频谱在较短的时间内为线谱,以实现第2级信息隐匿,形成"声纹"标志。在作战所需的时空范围内,依据该"声纹"标志识别我方目标。仿真分析表明:在多径及强舰艇噪声为干扰的背景下,当SIR=-10dB,SNR-4dB时,该方法对FH信号的误比特率小于10-6,3km距离的水库试验结果为均能正确IFF.该IFF方法不但简单灵活、识别速度快、准确性高,而且还具有隐蔽性好、抗截获能力强的特点。     

基于頻段能量归ー化处理的自适应波束形成方法

给出了一种基于频段能量归一化处理的宽带最小方差无失真响应算法。该算法首先将宽带信号的各窄带快拍向量进行能量归一化处理，然后计算窄带输出功率，最后通过对各窄带输出结果进行平均或求和得到最终空间能量谱。它不需要阵列噪声和目标信号的任何先验信息，只要阵列噪声的频谱幅度在频段间的起伏较为剧烈，而目标信号的频谱幅度起伏较为平缓，该方法就能取得较常规处理方法更优的信号检测性能。利用最优信号检测理论证明了该算法的有效性，利用仿真和实际数据进一步验证了算法的性能。仿真结果表明：文中算法较常规处理方法的处理增益提高约4 dB.     

基于Rao检测器的舰船轴频电场滑动门限检测方法

为实现非高斯背景噪声和低信噪比情况下的舰船轴频电场检测,提出一种基于Rao检测器的滑动门限检测方法。基于信号源特征建立信号模型,在对水面浮动平台测量背景下环境噪声非高斯特性分析基础上,采用混合高斯模型对噪声进行建模;在检测过程中,实时估计混合高斯噪声模型参数和Rao检测统计量,并将前一段时间的平均Rao检测统计量作为门限,实现滑动门限检测。为验证所提方法的有效性,采用仿真计算的方式,证明Rao检测方法相比于能量检测方法的优势;根据实测数据,对比滑动门限Rao检测方法与滑动功率谱检测方法的性能差异。结果表明,滑动门限Rao检测方法能够有效抑制环境非高斯噪声影响,相比滑动功率谱检测方法具有更好的检测效果。     

功率频谱分析在电机故障诊断中的应用

把定子绕组本身当作探测线圈来检测转子的故障，在采样定子电流的同时提取线电压，从而得到电机的功率信号，并进行频谱分析。通过对功率信号进行频谱分析，在线诊断异步电机转子故障。推导笼型电机出现转子断条时，故障特征在功率频谱中的表现形式。该方法只需采样单相电流电压，与同时提取三相电流的扩展PARK矢量方法相比，能降低硬件费用，突出断条故障特征。实验结果验证该方法有效。     

作为运动声源的舰船噪声波形重构

研究了运动声源的信号波形重构问题。采用滑动的线性卷积算法，重构舰船噪声的时域序列，并分析了多普勒效应对运动声源的频谱的影响。计算机仿真结果表明：在高频或者高速的情况下，多普勒现象引起的周期性信号频率偏移较大，重构信号时不能忽略。文中方法考虑了多普勒效应，故重构波形对信号检测方法的研究和应用都具有一定的实用价值。     

基于多重信号分类法的线性调频差频频率估计

针对傅里叶方法估计线性调频连续波差频信号频率在小尺度上精度低的缺陷,提出利用多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)估计差频信号频率.该方法在频域上对自相关功率谱进行信号和噪声的空间分解,利用信号空间和噪声空间的正交性,完成对信号频率的超分辨估计.仿真计算和实验室测试表...     

基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法

滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析（PCA）方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动信号进行小波包分解,得到重点频率段信息的能量谱,提取能量谱作为特征向量;利用PCA方法对特征向量降维并减小噪声信号的干扰,获得增强的故障特征;利用层次聚类方法和改进的模糊c均值聚类算法对不同类型的滚动轴承故障进行识别,两种聚类方法都准确地识别出了不同的故障类型。实例验证结果表明,所提方法能够有效地提取振动信号中的有用故障特征,实现轴承故障类型的精确诊断。     

履带车辆制动器扭振信号瞬时频率特征提取方法研究

履带车辆的制动性能是评判其机动性优劣程度的重要指标之一,发动机引起的扭振在一定程度上会造成制动器制动效果降低,甚至失效。扭振信号常淹没于噪声信号中,因此在分析过程中很难判断所分析的信号是否存在扭振特征。针对上述问题,提出参数优化变分模态分解(VMD)的扭振信号瞬时频率特征提取方法。通过采用粒子群优化算法,以能量熵为适应度函数优化VMD参数,得到最优组合。采用最优参数组合对扭振信号进行降噪和重构,对重构的扭振信号进行零点线性插值,计算两脉冲之间的间隔,得到扭振瞬时转速波动信号。对瞬时转速波动信号进行频谱分析,实现对扭振信号瞬时频率特征提取。惯性载荷扭振实验结果表明：在转子转速为600 r/min、扭振激励频率为50 Hz的条件下,对采样频率为20 480 Hz的位移信号做参数优化VMD能精确提取扭振瞬时频率特征,误差小于1%。