EMD算法在嵌入式故障诊断系统中的实现

分析了经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)分解过程中引入二抽取的算法原理,并给出了算法流程图。介绍了基于C8051F单片机和DSP的双CPU架构的故障诊断系统构成,给出了本算法在故障诊断系统中的仿真应用实例,验证了算法的有效性。     

基于改进支持向量机的海面目标检测方法

为解决舰载、岸基海防预警雷达在检测掠海飞行的反舰导弹时,受到海杂波严重干扰的问题,基于工程实际应用的需要,本文首先采用易于实现的盒维数提取方法,进而提出了一种基于改进核函数的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器目标检测方法。最后,基于S波段雷达实测海杂波数据进行了仿真实验,实验结果验证了本文方法具有较强的检测能力和抗杂波性能。     

面向ATR的平面隙缝阵列天线电磁散射特性研究

该文针对主动雷达导引头对防空导弹武器系统制导雷达的检测与识别需求,通过对制导雷达平面隙缝阵列天线电磁散射机理的分析,建立了天线的电磁散射模型,研究了天线RCS的计算方法,结合仿真计算结果,给出了天线尺寸、隙缝数目及入射波频率等因素对天线RCS的影响规律。仿真结果表明,雷达天线RCS较大且具有明显的周期性,其幅度特征和周期特征可以作为识别的重要依据,为主动雷达导引头对地面雷达站的检测与识别奠定了基础。     

基于混合条件平均方法的修正PDA算法性能预测

针对高密度杂波环境中的跟踪问题,首先介绍了修正的PDA算法(MPDF),然后利用混合条件平均(HYCA)方法对其进行性能预测,得到了一系列性能指标的离线递推算法。仿真结果表明采用HYCA方法对MPDA算法进行瞬态性能预测的有效性,同时也证明了MPDA算法在跟踪精度方面优于原PDA算法。     

随机信号多尺度分析的数据融合

以多尺度分析为基础,提出并证明了随机信号的正交小波变换在不同尺度上的不相关性,以此为理论依据,提出了对多尺度小波变换进行数据融合的方案。     

THz频段粗糙导体圆锥的极化成像特性

太赫兹频段下粗糙导体表面会对电磁散射回波的幅度、相位、极化状态产生影响,为分析这一影响,以导体圆锥为例,研究了不同粗糙参数表面电磁散射在雷达图像中的表现规律。基于谱方法和坐标变换对粗糙圆锥面进行建模,利用高频电磁计算方法获得不同粗糙度导体圆锥样本多角度、多频点、全极化的单站散射场,基于转台模型,利用二重积分法获得目标二维像。从仿真结果可以看出,粗糙与理想光滑导体的圆锥图像存在明显差异,粗糙圆锥图像中能量分布偏离理想光滑情况下的强散射区域;随着粗糙度的增加,图像能量分布愈加均匀;相比于同极化图像,交叉极化图像更具反映目标轮廓信息的潜力。     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

太赫兹雷达直升机旋翼目标微动特性研究

直升机旋翼微动形成的微多普勒特征对于战场环境下直升机目标探测识别具有重要意义,掌握直升机旋翼的微动特性是雷达目标辨识的前提。太赫兹雷达波长短,多普勒效应显著,迫切需要掌握太赫兹频段旋翼目标微动特性。首先对偶数叶片和奇数叶片的螺旋桨目标进行建模,分别使用微波波段(3 GHz)与太赫兹波段(120 GHz,220 GHz)雷达对目标进行仿真分析,并从目标的回波信号特征出发提取多普勒频移信息,利用短时傅里叶变换进行时频分析,对比分析目标与雷达参数对其多普勒效应的影响及调制关系。仿真结果表明：在转速、视角以及直升机叶片长度均相同的情况下,太赫兹频段下的微多普勒效应比微波频段显著增强,多普勒曲线也更加清晰,叶片细节更加丰富。应用太赫兹雷达提取微多普勒信息能够为直升机目标识别提供重要特征。     

关于完善球团生产工艺的探讨

长钢350m^3高炉与8m^2竖炉投产后，新的炉料结构从烧结与球团的量比上，球团的质量上、膨润土的消耗量上反映出一些不平衡与矛盾，究其原因，主要是目前球团工艺不够完善，干燥不均衡，混匀不充分，针对这一问题，提出了一些改进建议。     

8万m3金属双壁低温储罐倒装法工工艺

8万m<'3>金属双壁低温储罐是东莞九丰的LPG储罐,设计型式为金属双壁、外拱顶内吊顶结构.文章介绍了该储罐的设计参数、倒装工艺流程、主要施工设备和方法、重点控制的工序以及需要改进的不足之处.与传统的正装法相比,该方法在施工安全性、效率、成本和焊接质量方面有明显提高.