声发射信号在不同材料中传输特性的研究

为了提高声发射(AE)检测结果的可靠性及为传感器布置提供依据,本文以镁合金材料及石墨/低密度聚乙烯(LDPE)复合材料为例,对AE信号在不同材料中的传输特性进行研究。结果表明:AE信号在合金材料中衰减较慢且趋势均匀;在石墨/LDPE复合材料中,信号在80mm以内迅速衰减,但在大于80mm区域,衰减变得很缓慢;在传输相同距离时,AE信号在石墨/LDPE复合材料中的衰减比镁合金材料大。     

基于抛锚式教学的“微波技术实验”教学方法探讨

阐述了"抛锚式教学模式"的意义及特点并结合"微波技术"课程教学特点,以"阻抗测量"课堂教学实践为重点,具体探讨了抛锚式教学模式在"微波技术实验"课堂实践教学中的具体应用。     

时域加权稀疏约束的空时自适应处理算法

1DT是典型的时空级联的后单多普勒空时自适应处理的方法,能够显著降低对独立同分布样本的需求量和空时自适应处理时的运算量,但是进行时域处理时对主瓣杂波的抑制效果较差。针对此问题,提出一种利用时域滤波器频率响应的稀疏特性进行加权稀疏约束的自适应滤波器设计算法。在时域自适应滤波器的模型中加入对旁瓣的稀疏约束,并构造加权矩阵对稀疏约束加权。仿真实验表明：此方法在有效抑制主瓣杂波的前提下能够降低副瓣,并且当存在天线幅相误差时具有较好的稳健性。     

基于NOFRFs的机械设备关键部件疲劳裂纹识别

关键零部件的疲劳损伤会影响机械设备的正常使用,严重时甚至引发安全事故。因而及时有效识别其疲劳损伤具有重大意义。本研究提出了一种基于非线性输出频率响应函数(NOFRFs)的快速故障识别方法。该方法首先采集输入-输出信号来构造NOFRFs的输入向量和核向量,从而将NOFRFs转换为伪线性结构。然后根据最小均方(LMS)算法求出系统各阶次的核函数,并计算出故障特征量,识别系统故障。为了验证该方法的有效性,本研究通过该方法对0～4 mm长度裂纹的疲劳试样进行识别。研究结果表明:该方法可以快速有效地识别疲劳裂纹,且不需要基准信号。本研究成果为机械设备关键部件的裂纹识别提供了理论基础。     

基于新最速下降法的目标跟踪算法

雷达目标跟踪滤波算法是雷达信号处理的重要组成部分, 在空防预警、战场监视、导弹制导等领域起着重要的作用。本文提出了基于一种新最速下降法的目标跟踪算法。首先建立一种基于改进多项式拟合模型的运动描述模型, 接着用一种新最速下降法来求解运动模型的最优参数, 通过实时的最优运动模型对运动目标航迹进行预测跟踪, 并采用正则化思想去除噪声影响。将本文算法与目前常用的交互多模型跟踪滤波算法进行对比, 仿真结果表明在目标机动和非机动的情况下, 本文算法的精度更高、计算量更小、实时性更好。     

预警机远距引导歼击机的误差分析和引导效能

为定量分析和评估预警机对歼击机的远距引导效能,以远距引导成功概率作为引导效能指标,模拟预警机远距引导歼击机过程并进行分析和建模。将歼击机的远距引导分解为水平引导和垂直引导,按照平行接近法引导规则,建立水平和垂直引导误差分析模型,利用概率分析方法推导了远距引导效能公式,获得预警机引导误差、机载雷达性能、目标机特性等因素与远距引导效能之间的关系。最后以预警机远距引导某型歼击机拦截目标机为例,在载机速度低于超音速目标的场景下,分析了目标进入角、截获距离、天线扫描范围、目标参数测量精度等主要因素对远距引导概率的影响规律,并根据仿真计算结果,分析讨论了在此场景下提高远距引导效能的有效途径。     

微弱裂纹信号的ICA盲源分离提取

针对机械设备关键基础部件早期故障信号提取困难这一问题,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的盲源分离去噪方法。采用Fixed-point ICA算法和基于负熵的判据,对不同信噪比下金属裂纹信号进行提取。研究结果表明,此方法受噪声强度及信号频段的影响比较小,可有效提取出所需信号;且获得的信号波形失真很小,是一种较好的微弱信号提取方法。     

电力系统微波通信运行管理探讨

为了规范电力系统微波通信的运行管理,对微波通信的管理体制、技术管理、电路与设备的维护和检修及安全管理等进行了详细的阐述,并提出了具体的要求。     

NEP980“数字化变电站”系统架构及优点探讨

详细介绍了NEP980"数字化变电站"的系统架构,并对NEP980"数字化变电站"的优点进行了细致的说明。     

基于SVRGD的机载预警雷达自适应波束形成算法

自适应波束形成是机载预警雷达数字信号处理的一个关键环节。针对传统最小均方误差(least mean square, LMS)算法在短快拍数条件下的波束形成性能下降以及因迭代震荡易收敛于局部最优值的问题,提出了一种基于机器学习的随机方差减小梯度下降(stochastic variance reduction gradient descent, SVRGD)自适应波束形成方法。首先,建立面阵列接收信号数据模型。其次,基于随机梯度下降原理,引入方差缩减法通过内外循环迭代方式进行梯度修正,以减小随机梯度估计的方差,建立算法模型与实现流程。最后，通过设置平面阵列仿真场景,分析SVRGD自适应波束形成算法在波束形成、抗干扰、收敛速度等方面的性能,验证了该算法在低快拍数、强干扰和强噪声背景下具有的优良能力。