直升机声信号的特征分析

根据传统语音信号的分析方法分析了直升机声信号,采用MATLAB软件进行了仿真,提取出了两种直升机声信号的短时自相关函数、短时频谱图和线性预测系数LPC,并分析对比了两种不同型号直升机声信号的特征。实验结果表明短时自相关、短时频谱和LPC等特征参数能较好地分析与识别不同类型的直升机声信号。     

声引信目标信号过零率分布研究

该文提出一种新的信号分析方法,即信号的过零率分析法,并对其进行了论证,该方法适用于声引信目标信号分析与识别,可以从背景噪声中识别出直升机、坦克,汽车及人行走等,并能排除风和背景噪声的干扰以及人为干扰。与频谱分析法相比,它不需要进行乘法运算,因而处理速度快,分析结果与信号能量无关。文中给出了应用该方法分析的直升机时、坦克声音、大型卡车声音、人员行走的震动信号的过零率曲线。利用该方法可以提取目标信号的     

基于Gammatone倒谱系数的直升机声信号识别

直升机辐射的声信号在空气中衰减速度慢、传播距离远,是直升机目标识别的主要依据.受人类听觉系统优异的声音信号识别能力的启发,提出了基于人耳听觉感知特性的Gammatone倒谱系数(Gammatone Cepstral Coefficients,GTCC)特征提取方法用于直升机声信号的识别.通过仿真实验,详细研究了参数设置对识别系统性能的影响,以及识别算法在噪声环境下的鲁棒性、对各种分类器的普遍适用性和相对其他特征提取方法的优越性,对实验结果给出了合理的解释.实验结果表明,所提出的方法能够根据声信号有效地辨识直升机的类别,具有很好的抗噪声干扰能力,有一定的应用前景.不同参数设置对识别性能的影响程度不同,其中窗函数长度、Gammatone倒谱系数特征数量和低频声信号对识别率的影响较大,而高频声信号对目标识别的影响较小.     

子空间分解法在声目标特征提取中的应用

研究用于识别直升机目标声信号的特征提取方法,方法通过对直升机信号频特征分析,采用基于子空间分解的多重信号分类法算法提取信号谐波频率作为目标特征,利用子空产妥将观测数据分解为信号子这僮与噪声子空间特点,抑制噪声干扰,提高识别能力。     

子空间分解法在声目标特征提取中的应用

目的　研究用于识别直升机目标声信号的特征提取方法。方法　通过对直升机声信号频域特性分析,采用基于子空间分解的多重信号分类法(MUSIC)算法提取信号谐波频率作为目标特征,利用子空间分解将观测数据分解为信号子空间与噪声子空间的特点,抑制噪声干扰,提高识别能力。结果与结论　对实测的直升机声信号谐波频率提取结果表明,子空间分解方法提取目标频域特征是可行的,用MUSIC算法提取谐波频率值是有效的。     

脉冲激光引信信号处理技术研究

分析了六象限脉冲激光引信的工作原理,以直升机为目标,建立了识别直升机旋翼和机身目标信号的识别准则.分析了对信号进行预处理的必要性及信号预处理电路的功能,用DSP硬件和软件实现了在复杂环境下判断有无目标以及当有目标时判断目标的距离与方位,给出了相应信号处理的软件流程.实验结果表明,用DSP技术实现脉冲激光引信信号处理是可行的.     

目标运动参数估值研究

为反武装直升机被动声探测智能雷弹引信研制的需要，该文在分析声测阵所探测到的直升机目标噪声信号的基础上，从加权最小二乘算法出发，提出了一种利用直升机目标噪声信号的多卜勒频移方程，对直升机目标运动参数进行优值的优算方法，并讨论了初值的确定问题，简要分析了估值误差。     

双谱特征在空中目标识别中的应用

分析了雷达对直升机和固定翼飞机这两类空中目标的识别能力.在识别能力得到满足的前提下,对这两类目标的双谱特征进行了分析,找出了它们之间的不同之处,提出了对这两类目标进行分类识别的方法.通过对18种直升机和固定翼飞机仿真数据进行检验,证明这种方法是有效的.     

森林环境下的无人直升机安全飞行控制

针对森林环境下受扰无人直升机的高度和姿态约束控制问题,提出了一种安全跟踪滑模飞行控制方法.为了使无人直升机躲避树木高度威胁并保持期望的飞行姿态,考虑无人直升机的高度和姿态约束,利用误差性能转换函数方法对约束进行处理.基于回馈递推方法和滑模控制方法设计了无人直升机的鲁棒跟踪控制方法,并采用李雅普诺夫稳定性分析方法证明了所有闭环系统信号的收敛性.仿真结果验证了所设计安全滑模飞行控制方法的有效性.     

一种基于多特征量的复合电能质量扰动自动识别方法

针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种电能质量扰动信号识别新方法.该方法利用信号的S变换幅值矩阵和动态测度提取的频率特征然后结合聚类经验模态分解方法对扰动信号进行表征,并设计了一种简单的决策树进行快速的识别.避免了因训练样本不足引起的较大误差,在较大程度上缩短了识别时间.仿真试验结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,可同时适用于单一和复合电能质量扰动信号的识别,可准确识别16种复合扰动在内的24种电能质量扰动信号.     

小型四旋翼无人直升机自适应优化控制

摘要： 针对小型四旋翼无人直升机姿态稳定及位移跟踪控制问题,提出了一种新的控制方法.根据牛顿 欧拉方程及刚体理论建立了小型四旋翼直升机的动力学模型,并利用二次拟合实验建立了旋翼升力和输入控制信号之间的关系模型.将自适应优化 (Adaptive Control Optimization,ACO)控制方法运用于小型四旋翼直升机控制系统中,实现了小型四旋翼直升机的姿态稳定及位移跟踪控制.实际飞行实验表明,自适应优化控制方法在小型四旋翼直升机姿态及位移控制中相对于传统的自适应控制方法,具有很好的实时性和鲁棒性.     

直升机旋翼共锥度测量系统设计

采用激光技术实现直升机旋翼共锥度测量具有结构简单、测量快速和精度高等特点.介绍了采用直升机旋翼切割激光方法进行直升机旋翼共锥度测量的基本原理及实现方法,在原有测量方案基础上,采用分光镜设计了一种新型光路结构,并对测量系统的激光光路、信号采集处理和上位机软件处理等组成部分的实现方法进行了详细介绍.经过模拟试验,所设计的系统满足测量要求,运行稳定.     

直升机载预警雷达试验系统

直升机载预警雷达主要实现对空中、超低空、海面、地面目标进行搜索、监视、识别和威胁判断等功能，从体制、系统结构等方面对直升机载预警雷达进行了初步研究，介绍了一种数字二维有源相控阵直升机载预警雷达系统设想及原理，并对其关键技术进行了具体分析和论述．     

基于线性调频步进信号的SAR实测数据成像

介绍了线性调频步进信号的形式及合成高分辨距离像的原理,提出了一种基于该信号形式拉伸处理的地杂波剔除方法,分析了目标运动以及雷达载机振动对合成的一维距离像的影响等问题,给出了合成距离像的仿真结果以及一种毫米波直升机机载成像雷达的实测数据成像结果。     

空中目标特征识别的MRA-GVFS组合算法

目的提出一种空中目标特征识别的新算法。方法在轮廓线提取过程中,采用二维Bubble小波多分辨率分析来降噪并弱化伪边缘,采用GVFS法跟踪和提取目标体的边界,再利用多边形近似算法按指定的顶点数提取多边形,以使其和目标特征模板进行匹配。结果提出了一种六步算法。结论对直升机的空中图像进行了特征提取仿真,该方法对空中目标识别很有效。     

基于轨迹平行测量的发动机异响诊断方法

为了利用机器的声（异响）信号进行故障识别，提出了一种异响信号的故障诊断思路，首先利用连续小波消噪技术对声信号进行消噪和故障源识别，然后将混沌技术中的轨迹平行测量方法应用于异响信号的非平稳特征提取与识别，提取出时间序列动力学轨道运行特征指标，经过对发动机的故障声信号进行实际应用后，表明该方法具有良好的识别效果，为声音信号的故障诊断提供了一种新的工具。     

基于单片机和CAN总线的信号测量和数据传输

介绍了利用单片机测量信号的时间长度和利用CAN总线技术进行数据信息传输的方法、硬件接口电路及相应的软件应用程序及其在直升机旋翼共锥度测试系统中的应用.该方法在直升机上的应用从根本上改善了以往直升机旋翼共锥度测试中信号传输速度慢、稳定性差、误码率高的缺点,将传统的模拟传输改进为更可靠的数字传输,为直升机旋翼测试的顺利进行提供了保障.     

基于一种层叠分类器的无人直升机路标识别算法

针对复杂的野外环境造成的图像表象变化给无人直升机飞行过程中路标识别带来的困难,分析了常规神经网络分类器和Hu不变矩分类算法的优、缺点,提出一种利用二级神经网络结合不变矩等特征构成的层叠分类器的路标识别算法,给出了算法的原理和结构.实验结果表明,此算法不仅能获得更好的识别效果,而且能提供路标的方位信息,可作为无人直升机视觉导航系统和进行姿态估计时的参考信息.     

基于相位编码统计的数字调相信号调制识别

提出了一种基于相位差分编码统计实现数字调相信号BPSK、QPSK、π/4-QPSK、8PSK信号调制识别的处理方法。通过对信号进行多重相位差分处理,根据得到的结果设计识别所需的编码规则,最终利用编码统计结果对四种数字调相信号进行识别。并对该方法在有频率偏移影响下的识别性能进行研究。计算机仿真表明该方法在信号信噪比不小于7 d B时,信号的识别率达到90%以上。该算法计算量小,易于工程实现,同时具有良好的抗频偏性能。     

db3小波神经网络与通信信号调制识别

调制识别在通信侦察和对抗中有重要应用,提出了用db3小波神经网络的组合分类来实现通信信号调制识别一种识别方法,并拟对非稳定、低信噪比的通信信号实现复杂调制类型信号识别,计算机仿真结果证实此方法的可行性.