基于二阶谱的海面微波散射特性仿真

基于波面的二阶谱特征,研究了粗糙海面后向散射特性并进行了数值仿真。仿真结果表明,在散射模型中考虑海浪波面的二阶谱特征时,海面微波后向散射特性呈现出随方位角和入射角等参量变化的差异,体现了粗糙海面的非线性效应。     

紫外可见双光谱图像检测系统的研制

结合日盲紫外滤光技术、光谱转换技术、像增强技术及紫外可见分光技术,采用双光路结构,在紫外日盲波段,研制了用于探测和定位电晕放电的紫外可见双光谱图像检测系统.实验证明所设计系统能实现对电晕的准确探测和定位.     

基于局部双谱的高分辨距离像雷达目标识别

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种基于局部双谱的高分辨雷达目标距离像识别方法 ,利用 Fisher类别可分性鉴别测度在距离像的双谱平面选择用于分类的局部双谱。将局部双谱方法与现有的几种基于双谱的方法进行比较 ,分析出局部双谱既利用了双谱的平移不变性 ,实现了一维匹配 ,又避免了在识别过程中计算整个双谱 ,减少了计算量 ,而且不需考虑极坐标双谱的插值与积分步长问题。利用三种缩比模型飞机的微波暗室转台数据对局部双谱的分类性能进行了测试 ,结果表明局部双谱是一种很有价值的平移不变特征 ,对于高分辨雷达目标距离像具有较高的识别率     

基于改进的带监督流形学习算法的通信电台识别

设计了一种电台主域积分双谱（PIB）特征参数提取方法,利用双谱特征的对称性,简化计算,提高计算效率。针对PIB特征参数冗余仍然较大,导致分类器复杂、识别效率低的问题,提出了一种改进的带监督局部线性嵌入（LLE）流形学习方法,利用电台数据类别信息的监督距离改进LLE算法中的邻域点搜索方法,并用于PIB参数的降维。将上述方法用于电台个体识别,采用概率神经网络作为识别分类器,对同型号同工作参数的10部电台进行个体识别实验。实验结果验证了上述方法的有效性,在接收信号信噪比为20 dB时电台的正确识别率超过90%。     

车辆减振器噪声诊断的双谱分析法

噪声正常与异常的车辆减振器振动信号具有不同的高斯性和对称性特征.以双谱分析理论为基础,分析并计算了不同振动信号的选择双谱.采用选择双谱来提取振动信号的故障特征,通过马氏距离判别法来实现对车辆减振器异常噪声诊断.诊断结果与实际相符,从而验证了双谱分析法的有效性和实用性.对进一步了解减振器异响发生机理,寻求异响控制具有工程意义.