矢量处理器在SAR实时成像中的应用及性能分析

本文介绍了自行研制的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)实时成像处理机中的矢量处理器,及其在实时成像处理中的应用.该矢量处理器在(I)FFT等信号处理方面具有优越的特性,非常适合完成CS成像算法中的(I)FFT和复乘运算.在实时成像处理时,本文运用两维(I)FFT运算,能够避免转角存储,降低处理时间开销,减少对处理器的控制步骤,从而充分发挥该处理器在处理性能、数据传输率和可编程性等方面的优点.文中还分析了该矢量处理器的处理精度,及其对实时成像处理的影响.并将该矢量处理器成功地应用到SAR实时处理机中,最后给出了实际成像结果.     

硬齿面刮削加工硬质合金刀具的有限元分析

利用大型通用有限元分析软件ANSYS对硬齿面刮削加工硬质合金刀具进行有限元分析,建立了更加符合工程实际的立体模型,得出了硬齿面刮削加工时硬质合金刀具的应力分布图和变形图,为尽可能提高刀具的抗崩刃和抗破损性能,获得了刀具设计的最优化的几何参数.     

基于成组技术的制造单元问题的研究

成组技术是解决多品种、中小批量生产方式的有效方法。作为成组技术重要的应用之一-制造单元,主要进行相似零件及工艺设备分组形成的单元化生产。介绍了基于成组技术的制造单元构成方法、在单元内对设备进行布置及单元在车间内布局的方法。     

面向复杂零件成组编码系统及其与CAPP集成的研究

以一般零件和复杂零件为基础建立了工艺与设计相结合的成组编码系统。采用固定码对一般零件进行编码,而用固定码 柔性码,对复杂零件进行编码。制定了零件相似性标准和零件组的特征矩阵,并划分了零件组。构造了典型零件图库和典型零件工艺库。建立了基于成组技术的派生式CAPP系统。用VC 语言编制了零件分组查找程序,通过成组编码和所编制的程序零件可以快速、准确定位到所在的典型零件组,实现了编码系统与CAPP系统的集成。     

基于光纤模式数据采集方案的阵列快拍成像雷达

阵列快拍成像雷达采用阵列天线雷达成像体制,通过高速微波开关切换和高速数据采集,可以同时实现对目标的空间分辨和时间分辨,即实现雷达快拍成像,该技术在飞行器平台的辅助导航、交通监测等领域具有广阔的应用前景。阵列快拍成像雷达的特点是能够快速成像,核心技术包括微波信号收发、高速数据采集与传输、实时成像处理及阵列天线高速微波开关切换。其中,高速数据采集与传输是实现快速成像是正确成像的关键,数据缺失会导致图像散焦。本文首先分析了阵列快拍成像雷达成像原理及信号采样对数据采集与传输系统的要求;继而提出了基于光纤传输模式的数据采集与传输系统方案,系统采用四路高速AD对雷达基带信号进行采样,在FPGA中进行复数运算,通过光纤通道传送到主控计算机,系统传输速率可以达到2.5Gbps;最后,通过阵列快拍成像实验验证了系统的性能。      

计算机辅助成组技术在制造企业中的实施方法

成组技术是解决多品种中小批量生产方式的有效方法。在阐述成组技术理论的基础上,提出在企业中实施成组技术的方法,应建立适合本企业的分类编码系统,根据零件编码进行分组,建立各零件组的成组工艺和生产单元,使企业在零件设计、工艺编制、生产制造和管理各个领域应用成组技术。     

去偏转换方向余弦位置和多普勒量测跟踪

为解决相控阵雷达方向余弦坐标系下状态空间模型量测方程强非线性的问题,提出了一种带多普勒量测的去偏转换量测跟踪方法.在考虑距离量测误差与多普勒量测误差相关性的基础上,用距离量测与多普勒量测的乘积构造伪量测来减轻多普勒量测的非线性.并通过对方向余弦进行二阶泰勒展开,得到了转换量测误差均值和协方差的一致性估计.最后通过对位置量测和伪量测进行序贯处理解决了伪量测非线性的问题.仿真结果证明:通过引入多普勒量测确实提高了滤波性能;同时相比于常用的扩展卡尔曼滤波器和不敏卡尔曼滤波器,提出的去偏转换量测滤波器在方向余弦坐标系下具有更好的跟踪性能.     

复杂背景下单通道SAR运动目标检测方法

针对复杂背景和多视情况下合成孔径雷达(SAR)数据相干性较差的问题,提出一种单通道SAR图像中的运动目标检测方法.首先在子视间高重叠度的频域均匀划分基础上,采用三视干涉后对消的杂波抑制;然后基于杂波抑制后图像和参考图像的统计分析作变化检测;最后经恒虚警和形态学处理进一步降低虚警.仿真实验表明,该方法在杂波抑制、降低虚警...     

SAR雷达原始数据BAVQ压缩算法的硬件实现

本文研究了SAR雷达原始数据BAVQ压缩算法的硬件实现.采用ADSP21060(SHARC)芯片结合Altera公司的FLEX10K10LC84-3芯片组成最简的系统,采用流水线并行处理高速有效的实现了BAVQ压缩算法.     

分布式多传感器多目标跟踪方法综述

多传感器多目标跟踪是信息融合领域的热点问题,其通过融合多个局部传感器数据,提高目标跟踪精度和稳定性。多传感器多目标跟踪按融合体系可分为分布式、集中式、混合式3类,其中分布式融合结构对网络通信带宽要求低、可靠性和稳定性强,广泛应用于军事、民用领域。该文聚焦分布式多传感器多目标跟踪涉及的目标跟踪、传感器配准、航迹关联、数据融合4项关键技术,主要分析了各关键技术的理论原理与适用条件,重点介绍了不完整测量条件下的空间配准与航迹关联,并给出仿真结果。最后,该文总结了现有分布式多传感器多目标跟踪关键技术存在的问题,并指出了其未来发展趋势。