基于自适应系统辨识的收发隔离技术研究

收发隔离是机载干扰机不可避免的难题。如果收发隔离问题解决不好,轻则削弱干扰机效率,重则造成自发自收,形成自激励。固定步长的归一化最小均方误差(NLMS)算法在解决基于自适应系统辨识的收发隔离的问题时,由于精度不够,隔离效果很不理想。针对此问题提出一种基于先验误差的变步长NLMS算法,该算法依据相邻时刻先验误差的相关系数改变步长因子,改变后的步长因子能够在算法收敛过程中削弱噪声的影响,提高算法精度。理论分析和仿真结果证明:基于文中的变步长NLMS算法的收发隔离方案与基于其他最小均方误差算法的隔离方案相比,隔离性能有较大的改善。     

GPJ120/3-C型加压过滤机常见故障及其处理方法

介绍了GPJ120/3-C型加压过滤机的工作原理和结构,分析了加压过滤机在实际生产过程中经常出现的卸料时上下仓内压力不等,上、下密封圈充、泄气超时,上闸板探头故障,下仓充、放气超时等故障,提出了相应的处理方法。     

基于Pro/TOOLKIT的落料拉深复合模快速设计系统开发

以落料拉深复合模为例,详细阐述了利用Pro/TOOLKIT及VC++6.0自行开发落料拉深复合模快速设计系统的一般步骤和方法。系统采用参数化驱动技术、数据库技术、VC++6.0方便的界面设计技术,既保留了Pro/E的强大功能,又考虑了落料拉深复合模产品设计时的具体工艺需求。实践证明,该系统极大地提高了模具设计效率,并对其他类型复合模设计有较好的参考价值。     

基于降维子空间重构的双基地MIMO雷达角度估计算法

根据双基地MIMO雷达的工作原理和回波模型,结合阵列信号处理,提出了降维子空间重构的角度估计算法,并给出了算法有效性证明。理论分析表明,该算法可以有效解决二维空间搜索计算成本高,矩阵运算量大和低快拍数下算法适应性差的问题,并通过蒙特卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下角度估计的方差进行了仿真,证实了理论分析的正确性。     

基于基追踪算法的宽带LFM信号信道化侦察

针对滤波器非理想特性等因素带来的信道化失真对信号侦察的影响,为实现信号参数高精度估计以及波形的准确恢复,提出了基于基追踪算法的宽带LFM信号信道化侦察方法。该方法以l1范数稀疏正则最小二乘模型为目标函数,推导了问题的二阶锥规划(Second order cone programming,SOCP)形式,将各子带输出信号在过完备Gabor原子字典上展开,完成对原信号准确的 参数估计与分解重构。仿真实验证明,该方法实现了对信号准确的时频分析与参数估计,通过稀疏原子（较小数据量）准确重构了原宽带信号,并在一定程度上减小信道化失真的影响 。     

基于PMAC的机器人控制器调试系统的研制

以工控机IPC与可编程多轴控制器PMAC(Programmable Multi-Axis Comroller)相结合的开放式结构作为六自由度喷涂机器人控制系统硬件平台.用Visual C#.NET研制了六自由度喷涂机器人控制器调试系统.包括了速度及加速度参数设置,关节空间运动调试,直角坐标空间运动调试及I/0端口调试四个方面.通过实验验证,该调试系统能够对六自由度喷涂机器人控制器工作的实时性,可靠性,安全性等性能有一个总体的评估.     

联合BSS和FRFT的雷达抗主瓣干扰新方法

有源压制干扰从雷达天线的主瓣进入雷达内部,干扰信号很强时,将严重影响雷达的检测性能。传统的旁瓣消隐、旁瓣相消以及低副瓣天线等技术难以奏效。文中分析了盲源分离技术应用雷达主瓣抗干扰时盲源分离的信号存在幅度、相位的不确定性,提出了一种联合盲源分离和分数阶傅里叶变换的雷达抗主瓣干扰的新方法。并给出新方法与传统脉冲压缩方法主瓣干扰抑制的仿真结果,仿真结果表明了在强噪声压制干扰环境中,新方法具有良好的抗主瓣干扰的性能。     

对空时自适应处理技术的散射波欺骗干扰研究

文中通过分析机载雷达空时信号模型,提出了针对空时自适应处理器的散射波多维欺骗干扰方法,根据多普勒频率对方位余弦的依从性,利用角反射器与机载雷达的几何关系构成角度欺骗,并通过干扰机调制及与雷达平台的相对运动产生虚假的多普勒信息,解决了传统空时自适应处理干扰信号维度单一的问题。分析了干扰机不同飞行路径时假目标多普勒频率对角反射方位余弦依从性的数学模型,最后通过仿真验证了干扰效果。     

混凝土损伤模型及断裂判据

以混凝土单轴拉压损伤为基础,给出了单元弹性损伤本构关系,分析了裂纹尖端损伤微裂区尺寸,定义了有效应力强度因子,推出了混凝土Ⅲ型裂纹在载荷作用下裂纹附近的损伤场,给出了Ⅲ型裂纹损伤断裂判据.     

子阵分级处理与稀疏恢复联合的抗主副瓣干扰方法

传统的抗干扰方法在低信噪比条件下性能恶化,对此本文提出了子阵分级处理与稀疏恢复联合的抗干扰方法。新方法首先按照一定规则将全阵列划分为多个子阵列;然后利用自适应波束形成（ADBF）技术抑制各子阵接收信号中的副瓣干扰信号,并将各子阵ADBF后的输出数据联合,构建新的阵列数据;最后通过新构建的阵列数据构建稀疏表示,改进了多测量向量降维提升法（ReMBo）,并与交叉方向乘子法（ADMM）联合进行稀疏恢复,分离得到目标回波信号,并得到了波达角（DOA）的估计。仿真实验表明,新方法能有效对抗主副瓣干扰,与其它方法相比,具有更好的目标检测和DOA估计性能,特别是在低信噪比的条件下。