基于瞬时频率曲线拟合和局部搜索组合方法的三阶多项式相位信号参数估计

三阶多项式相位信号是一类非常重要而常见的非平稳信号。在非合情况下,针对低信噪比的三阶多项式相位信号参数估计问题提出一种新方法。该方法采用基于滤波器组的短时RadonWigner变换的时频检测算法完成信号的检测并获得信号瞬时频率的粗略估计,利用三阶多项式对瞬时频率进行最小二乘拟合,从而获得信号参数的粗略估计,再用局部二维搜索和快速傅里叶解线调的方法完成信号参数的精确估计。计算机模拟仿真证明了此方法在低信噪比和较短数据条件下的有效性。     

基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取

针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标的微多普勒效应,并分析了平动分量对微多普勒的影响;把目标回波分解成一系列本征模态函数(IMF),然后求出瞬时频率,利用经验模型分解(EMD)算法对瞬时频率进行分解,分析各分量的能量百分比判别平动频移分量,实现回波信号的平动补偿;对平动补偿后的信号利用 EMD算法分离出微多普勒曲线,提取微动特征。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。     

基于Radon变换的目标主体信号与微动信号的分离

针对微动特征的有效分析和提取,研究了基于Radon变换的目标主体信号与微动信号分离方法。首先对回波信号进行时频变换,然后在时频平面上通过Radon变换来分离目标主体信号与微动信号,再通过逆Radon变换得到分离信号的时频分布,最后通过仿真验证了方法的有效性。     

基于逆Radon变换的多散射点微动检测与测量

为将微动特性用于雷达目标识别,提出一种多散射点微动检测与测量算法.推导了典型微动对雷达回波调制的微多普勒,在此基础上,给出基于逆Radon变换的目标微动检测与测量原理;结合逐次消去法,研究了大动态范围下多散射点的微动检测与测量算法并给出相应的处理流程.定量仿真实验结果证明了该算法的有效性.     

几种时间相位展开方法的比较

相位场的展开是基于结构光投影光学三维面形测量方法的关键步骤,复杂相位场的展开也是该方法面临的主要问题之一,时间相位展开方法提供了解决这一难题的一种有效手段.时间相位展开方法利用从多套不同频率条纹图中调解得到的三维截断相位分布,沿时间轴方向上将每点的相位进行独立展开,可以避免二维截断相位图展开过程中引入的误差扩散问题.本文对比了负指数时间相位展开法、三频时间相位展开法、三频外差时间相位展开法以及一次外差时间相位展开法,并引入分块拟合的方法来得到更准确的相位计算结果.完成了计算机模拟和实验验证,标准平面测量时,采用分段拟和的相位误差远小于以前采用的全场拟和法.     

爆炸冲击目标ISAR成像的仿真

在逆合成孔径雷达（ISAR）成像原理的基础上,根据爆炸冲击模型和加速机动情况下ISAR成像模型,利用时间一频率方法对爆炸冲击目标的ISAR二维成像数据进行了仿真研究,结果表明短时傅立叶变换（STFT）成像算法适合于ISAR的实时成像。     

二维矢量声强探头的设计计算与误差修正

一维声强探头测量二维空间方向声强需要测量两次,费时且有时时间上不允许。利用平行四边形曲柄机构的位置保持原理,设计了测量频率范围可调的二维矢量声强探头的机械结构。基于双传声器互谱声强法原理,采用三个传声器构成的二维矢量声强探头,给出了二维矢量声强的测量原理、二维矢量声强的计算公式和有限差分误差修正方法。修正后互谱声强计算值和理论值之间的误差要比修正前显著减小,表明有限差分误差修正方法可以明显降低互谱声强测量中由于有限差分导致的声强测量误差。     

一种大斜视双基地合成孔径雷达的频率变标成像算法

针对具备更多目标散射信息的双基合成孔径雷达的目标二维频谱难以精确获得,以及为观察前方目标采用的大斜视构型导致的成像效果不佳的问题,提出一种基于严格解析双基频谱的大斜视频率变标(FS)成像算法.首先将回波信号变换到二维频率域,利用由严格解析双基频谱推导出的频率变标函数校正距离弯曲差,然后进行剩余视频相位校正完成包络去斜,接着进行逆频率变标操作消除二次相位误差,经过距离徙动校正后,再进行非线性变标操作消除由大斜视导致的随距离变化的二次距离压缩项,最后经过距离压缩和方位压缩完成整个成像过程.仿真实验表明,与常规FS算法相比,在双基地大斜视的情况下,该算法成像效果良好,点目标冲激响应的主副瓣可清晰分辨.     

P3/P4多相码雷达信号检测与参数估计研究

针对P3/P4多相编码雷达信号的检测和参数估计问题,提出了一种基于积分二次相位函数和分数阶傅里叶变换联合分析的处理方法。该方法首先利用此类多相编码信号的二次相位函数在时间—调频率平面为一条平行于时间轴直线的特点,由积分二次相位函数获得信号总能量,通过检测峰值得到信号调频率的估计值;然后采用分数阶傅里叶变换估计载频、带宽、周期等;最后通过仿真分析了检测性能和参数估计性能,仿真结果表明该方法计算量小,并且由于没有交叉干扰项,使得参数估计精度有所提高。     

飞行模拟器新型倾斜协调体感算法应用分析

经典洗出滤波算法在一次突发过载运动后,平动低频输出持续加速度与参考加速度存在较大的感觉误差,为提高模拟器动感逼真度,针对经典洗出算法结构提出一种新型倾斜协调体感算法:采用模糊逻辑补偿思想,以人体感官模型洗出信号误差及变化率作为模糊控制器输入补偿于倾斜协调通道;去除低通滤波器,将输入参考信号与平动高频信号差值及模糊补偿合成信号代替低通滤波器输入信号,结合平动高通角加速度二次滤波补偿和加速度补偿使得洗出效果在有限的空间内达到最优。以模拟飞机加速度信号进行Simulink仿真,结果表明提出的算法在相位延迟和虚假暗示方面有较大改善,同时扩展了运动范围,增加了模拟逼真度。     

双基FMCW宽带雷达微多普勒特征分析与误差因子补偿

对双基调频连续波(FMCW)宽带雷达旋转目标的微多普勒效应进行了研究。首先建立了双基FMCW宽带雷达中的旋转目标模型,推导得出了旋转目标的微多普勒效应表达式,并通过分析目标脉内微动对一维距离像的影响,得出了一次误差项会引起一维距离像的走动和峰值偏移、二次误差项会引起一维距离像的展宽、同时双基角也会对目标微多普勒特征曲线的最大频偏产生调制等结论。在此基础上,进一步提出了利用最小熵准则对误差因子进行补偿的方法。仿真分析表明:该方法能够较精确地估计二次误差项的系数,有效地补偿目标微多普勒效应的误差因子,并具有良好的抗噪性能。     

摩擦补偿脉冲特征参数的自适应配置方法

提出了一种摩擦补偿脉冲特征参数的自适应配置方法.依据运动轨迹参数、摩擦力矩、摩擦补偿效果最优值、相关动态特性信息以及伺服控制参数,通过动态迭代过程,精确计算出摩擦补偿脉冲特征参数,并在精密运动平台上进行了摩擦补偿脉冲特征参数的自适应配置实验.结果表明,在不同的工况及运动轨迹条件下,所提出的方法均能够达到较好的摩擦补偿效果,且其误差峰值偏差均小于1μm.     

容积粒子滤波算法及其应用

针对使用现有粒子滤波算法对非线性/非高斯离散时间系统的状态估计精度较低的问题,提出了一种新的粒子滤波算法——容积粒子滤波(CPF)算法.新算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,产生粒子滤波算法的建议性密度函数,获得所需要的带权粒子,进而通过计算粒子均值,获得系统状态的最小均方误差估计.CPF算法由于产生粒子时使用了最新的测量信息,因而提高了对系统状态后验概率的逼近程度.仿真实验结果表明,CPF算法的估计误差约是标准粒子滤波算法和扩展粒子滤波算法误差的1/5和1/3,是无味粒子滤波(UPF)算法的估计误差的1/2,且运行时间只有UPF算法的1/3.     

基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。本文以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。首先建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。最后,结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。     

对称三角线性调频连续波雷达目标微动特征分析与提取

建立了对称三角线性调频连续波(STLFMCW)雷达目标的微动模型,通过对微动目标回波信号的分析,推导了微动目标的微多普勒表现形式,分析表明微动目标在扫频周期内的连续运动会导致目标的微多普勒曲线出现走动和展宽现象。针对该问题,进一步提出了一种微多普勒曲线展宽抑制及距离走动补偿的方法,完成了对相位的校正,并利用扩展Hough变换提取出了目标的微动参数。最后通过仿真实验验证了文中所提方法的有效性。     

基于全局优装法的共轴光学系统装调研究

以共轴光学系统中圆柱形零件圆环形装配平面为研究对象,研究了装调中多零件对接时基准轴的角偏误差传递与补偿原理.首先分析了共轴光学系统的实际装调方法和典型定中心基准轴传递路径.然后基于误差测量和最小二乘法,确定拟合圆环形装配平面方程.运用几何变换理论得到精确描述单个零件底面和顶面的角偏误差的变换矩阵,以及两零件装配时结合面上两坐标系间的变换矩阵,建立了多零件装配时始末法线角偏误差与相对装入角度的显式函数关系.针对不同类型的定中心基准轴传递路径,采用不同的遗传算法方案实现了对始末法线角的优化,提出了求解相对装入角度允许误差的方法.最后提出了一种基于全局优装法的共轴光学系统装调方法,并以某共轴光学系统为例,验证了本文方法的可行性与实用性.     

基于时频分析和相关搜索法的正弦调频信号的分离

针对微动研究中微多普勒特征多表现为正弦调频信号的特点,首先在时频域采用时频分析的方法预估计信号的类别和相关参数范围,进而在时域通过相关法搜索相关参数对多分量正弦调频信号进行分离,最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于多RBF神经网络的汽车衡误差补偿

传统汽车衡称重误差补偿过程繁琐、称重结果准确度低,为此提出了一种基于多径向基函数神经网络(RBFNN)的汽车衡误差补偿方法.根据汽车衡不同检定秤量段的最大允许误差确定多个子RBFNN,每个子RBFNN负责一段秤量范围的误差补偿,建立相应秤量段的称重误差补偿模型,并给出补偿模型的训练算法.将各子RBFNN并联组合,利用自适应选择网络,自动选择合适的子RBFNN,完成不同称重段的最优补偿,从而获得全量程的最佳补偿效果.仿真实验表明,这种多RBFNN补偿方法与由单个RBFNN实现全量程补偿的方法相比,子RBFNN规模小,补偿效果更好.     

基于单目视觉的Delta机器人零点标定方法

针对实际工程应用中少自由度高速抓放并联机器人的精度问题,提出了一种基于视觉测量的快速标定方法.以Delta机器人为例,通过系统分析和机构合理简化,建立了零点误差模型.构造出基于单目视觉平面测量的零点误差辨识模型,借助单目视觉仅检测机器人动平台沿水平面运动时末端x、y向的位置误差,识别出零点误差,进而修改零点位置实现末端位置误差补偿.标定实验结果表明该方法简单、有效、实用性强.     

光纤陀螺漂移误差的T-S模糊建模补偿算法

基于G-K聚类算法辨识T-S模糊模型前件参数理论,并采用最小二乘法辨识T-S模糊模型后件参数的误差模型,研究了一种光纤陀螺温度漂移误差的非线性补偿算法。在建立该模型的基础上对光纤陀螺零位输出进行了补偿,计算结果表明采用该种方法能够在不完全了解陀螺误差机理的情况下对其进行有效的补偿。其绝对误差与未补偿相比较降低了99%,同线性拟合补偿相比降低了96%和神经网络补偿比较降低了10%,其误差方差分别减少99%,98%,20%。