基于形态学处理的电磁信号检测方法

卫星电磁观测背景场中存在较多的噪声、单频干扰、瞬时脉冲干扰,严重影响对电离层电磁辐射事件的分析。针对这一问题,提出了基于形态学滤波与门限分割相结合的自动检测方法,利用自然电磁辐射具有一定时宽和频宽的特点,将门限检测后的时频域电磁信号参数图像转换为二值图像,通过设置合适的结构元素,滤除噪声和干扰。利用该方法对电离层左旋极化特征的电磁辐射信号进行了检测和统计分析,验证了该方法从海量数据中检测目标的有效性。     

基于局域网的计算机等级考试系统设计

介绍了一种基于局域网的主观题分发和回收模式的计算机等级考试系统。该系统避免了因文件上传和下载引发的网络拥塞,适合考试时间短、强度大的文档处理、计算机程序设计以及图形图像处理等课程的上机考试。     

舒曼谐振的数据处理方法及其应用研究

舒曼谐振（Schumann resonance, SR）信号淹没于非常强的环境噪声数据中,影响了常规处理方法的性能。为了从观测数据中可靠地提取微弱的SR信号,先对实际的SR观测数据进行奇异值分解（singular value decomposition, SVD）滤波,再利用常规算法提取参数,分析了观测站处的闪电源分布、参数日变化规律以及一起太阳耀斑事件对应的参数变化。结果证明,经过SVD滤波后得到的估计结果能更好地反映SR参数的变化规律,极大地提高了常规方法的可靠性。     

锥面共形阵列天线的极化-DOA估计

由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival, DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

注蒸汽井井筒两相流流动模型的选择

准确地预测注蒸汽井井筒内蒸汽的压力、温度和干度等参数的变化,对注蒸汽热力采油来说非常重要。根据传热学和两相流原理,建立了井筒注蒸汽两相流动的数学模型。选择了四种方法来计算摩阻压降,并与现场测得的实际数据进行了比较。计算结果表明,采用分离模型的Ｆｒｉｅｄｅｌ方法和流型模型的ＢＢ方法均能得出比较理想的结果。     

基于DOA参数的雷达信号预分选

主要讨论了利用雷达信号的波达方向（direction of arrival, DOA）参数对多部雷达的脉冲信号进行分组预分选的问题。为提高分类可靠性,提出了一种新的相似系数的计算方法,首次利用相似矩阵进行特征值分解的方法对大量脉冲的DOA参数进行聚类数目判断。经初步统计,当类内离散度与类间离散度差值在0.34以上时,最终的判别结论可信度接近并可能大于80%。在此基础上提出了以类别数目作为停止条件的层次聚类法,该算法简单易用,经过多组数据的试验,取得了较好的聚类效果。