52000t大舱口多用途货船有害振动的诊断及治理

针对５２０００ｔ大舱口多用途货船减振问题，提出了在螺旋桨上方船壳板上加垂直整流鳍、上层建筑和用斜搅杆加强和改变桅杆结构尺寸等简单、经济的有效减振措施，经实船实施后，取得了明显的减振效果，为船厂节省了大量资金；在减振措施研究方面，取得了有益的经验。     

软件化雷达信号处理系统总线协议

提出一种基于DSP平台的软件化雷达信号处理系统的总线协议 ,协议包含 4条传输总线和 1条指令总线 ,具有优良的可扩展性、可重构性和通用性。按照此协议 ,以能完成 16个合成阵元通道的相控阵雷达信号处理为目标 ,设计了硬件 ,实现了系统。     

一种MPEG2解码同步算法及其分析

讨论了MPEG2解码系统的时间模型和各种基本流的同步机理 ,详细介绍了MPEG2系统时间时钟的恢复 ,设计出具体的采用锁相环 (PLL)的时钟恢复电路 ,给出了针对节目流 (PS流 )的解码器同步算法的具体实现及其相应电路 ,针对各种失步情况 ,做出了具体的错误掩盖处理。算法及几个主要电路设计适用于各种MPEG2解码器。     

奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器

讨论了一类不确定奇异时滞系统的鲁棒故障检测和分离观测器(RDO)设计问题,设计所有的观测器使得它们的冗余信号对非故障因素具有鲁棒性,并设计每个观测器使其冗余信号对一组特定的故障不敏感而对其余故障敏感。给出了RDO存在的充分条件及有效的设计算法,并讨论了故障集合不同划分的RDO设计之间的关系,最后给出一具体算例来说明该方法的有效性。     

一部中重测量雷达PRF的设计

针对一部中重脉冲多普勒测量雷达的脉冲重复频率设计问题,提出在系统不同工作阶段采取不同PRF组来解决问题的设计方法。从可选择PRF范围入手,阐述在实际条件限制下的设计思路,主要针对雷达工作过程中的搜索、跟踪两个阶段的检测、解距离模糊、正常距离跟踪三个方面的PRF选择问题,提出依据各阶段特点的解决方案。此方案提高了搜索效率,解决了跟踪时的遮挡问题,具有很高的实用性。     

基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究

 现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。     

航母编队电磁信号安全威胁分析

 介绍了航母编队面临周边的电子侦察威胁情况,并以航母编队穿越宫古海峡为例,仿真分析了其电磁信号受到的威胁程度。仿真分析结果表明：航母编队在公海进行训练、演习等军事行动时,面临着各种侦察设备的侦察威胁。     

混沌同步系统降噪方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于混沌同步系统的降噪方法,将其应用于滚动轴承振动信号的前期处理,并结合功率谱密度进行故障诊断.分析Chua电路混沌同步系统的降噪机理,讨论系统处于不同运行状态时,输入信号对相空间运行轨迹的影响;搭建混沌同步系统降噪模型,分析其检测特性,并与其他方法进行比较;将滚动轴承不同损伤模式下测得的振动信号输入该模型,比较振动信号和同步误差信号的时域波形和功率谱密度,并通过峰值查找,匹配对应的故障特征频率.新方法利用了混沌系统的噪声免疫性和可同步性,避免了现有方法参数设定复杂和运行状态判定困难的问题.结果表明该方法可有效提升被测信号的信噪比,能与传统方法结合形成新的故障诊断方法.