Sparse synthetic aperture radar imaging with optimized azimuthal aperture

To counter the problem of acquiring and processing huge amounts of data for synthetic aperture radar(SAR)using traditional sampling techniques,a method for sparse SAR imaging with an optimized azimuthal aperture is presented.The equivalence of an azimuthal match filter and synthetic array beamforming is shown so that optimization of the azimuthal sparse aperture can be converted to optimization of synthetic array beamforming.The azimuthal sparse aperture,which is composed of a middle aperture and symmetrical bilateral apertures,can be obtained by optimization algorithms(density weighting and simulated annealing algorithms,respectively).Furthermore,sparse imaging of spectrum analysis SAR based on the optimized sparse aperture is achieved by padding zeros at null samplings and using a non-uniform Taylor window.Compared with traditional sampling,this method has the advantages of reducing the amount of sampling and alleviating the computational burden with acceptable image quality.Unlike periodic sparse sampling,the proposed method exhibits no image ghosts.The results obtained from airborne measurements demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed method.     

串联谐振耐压试验仪的设计与仿真

针对XLPE电力电缆耐压测试成本高、操作复杂等问题,本文中设计了一种变频串联谐振耐压试验装置。利用串联谐振电路的升压原理,构建了硬件电路,通过仿真对选择谐振点等问题进行了探讨。为了改进普通串联谐振耐压测试装置寻找谐振点慢、精度低的缺点,提出了一种解决方案。仿真结果表明,该方法能精确地确定谐振点。装置输出波形可靠性好,谐波分量少,具有良好的性能。     

Fuzzy-ART背景抑制的单帧红外弱小目标检测

针对现有背景抑制算法未能有效地抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出一种基于模糊自适应共振理论(Fuzzy-ART)进行背景抑制、基于行列k均值(k-means)聚类实现阈值分割的单帧红外弱小目标检测算法.首先依据红外成像原理仿真生成红外弱小目标训练样本;然后采用Fuzzy-ART神经网络建立目标模型,并以此分析各像素点的目标模糊隶属度来抑制背景杂波;最后采用基于行列k-means聚类的自适应阈值分割算法来检测真实目标.实验结果表明,该算法能有效地抑制背景杂波和突显目标,并能有效地提高信噪比检测弱小目标.     

锡膏激光扫描三维测量系统光强自适应调节技术

根据锡膏激光扫描三维测量系统在测量PCB电路板时底板和锡膏对激光光强的散射效果不同,设计并研制了一套光强自适应调节光源。该光源以程控电源为基础,分析光条中心提取效果与激光光强的关系,应用小波分解与频带能量比相结合的光强自适应调节算法实现测量系统光强自适应调节功能。进行了相关实验,实验结果表明该光源能够很好地实现锡膏激光扫描三维测量系统的激光光强自适应调节,并能选出最适合测量的激光光强,具有很好的适用性。     

基于电子鼻的香蕉储存时间鉴别方法研究

研究了一种基于电子鼻系统的香蕉储存时间鉴别方法。实验检测了不同储存时间的香蕉样品,主成分分析方法可以较好地区分不同储存时间的香蕉样品,同时检验了样品的微生物指标以探讨电子鼻响应与微生物指标之间的关系。随机共振信噪比谱不但可以区分香蕉样品,同时基于信噪比特征值建立的香蕉储存时间鉴别模型具有较高的预测准确率。该方法具有较好的实际应用价值。     

一种新的码片内多径时延估计方法

根据信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种频域的时延估计压缩感知模型,将时延估计问题转化为基于欠采样数据的稀疏向量估计问题.利用离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)矩阵的子矩阵所满足的受限等距性(Restricted isometry property,RIP)以及信道冲激响应的稀疏特性充分降低了时延估计所需数据量的要求.分析了本文模型具有码片内多径分辨能力以及良好抗噪性能的原因,并与多信号分类(Multiple signal classification,MUSIC)和旋转不变技术的信号参数估计(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)算法的时延估计性能进行仿真比较.仿真结果表明,本文提出的方法不需要预知多径的条数,对码片内多径时延具有较高的估计精度,其时延估计性能在特定条件下优于MUSIC和ESPRIT算法.     

基于ＥＥＭＤ域统计模型的话音激活检测算法

提出了一种基于EEMD域统计模型的话音激活检测算法。算法首先利用总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对带噪语音进行分解,得到信号的本征模式函数(Intrinsicmode function,IMF)分量,选择与原信号的相关性最高的两个分量相加组成主分量;然后对主分量进行频域分解,引入统计模型,求出EEMD域特征参数;最后利用噪声与语音的EEMD域特征参数的不同来进行语音激活检测。实验结果表明,在不同信噪比情况下,本文算法性能优于目前常用的VAD算法,特别在噪声强度大时体现出明显的优势。     

基于局部积分均值的经验模态分解改进算法

端点效应和模态混叠现象是经验模态分解算法应用中存在的主要问题。在介绍标准经验模态分解算法的基础上,阐述了基于局部积分均值经验模态分解算法的基本原理,提出自适应的端点局部积分均值拟合线的拟合方法。改进算法通过距离相关度函数在待分解信号内部寻找与端点处信号变化趋势相关度最高的一段波形,并用此段波形的局部积分均值拟合线来重新刻画端点处的局部积分均值拟合线,将修正后的局部积分均值拟合线应用于EMD算法筛选过程中。仿真实验结果表明,改进算法有效抑制了模态混叠和端点效应现象,提高了分解的精度和可靠性。