目标坡度计算及模拟雷达显示回波改进

为改善模拟雷达回波性能,提高模拟逼真度,论文论述了海区目标的坡度计算,目标坡度与雷达回波的关系,利用坡度改善模拟雷达回波性能的方法,并通过示例验证了方法的可行性.     

隧道衬砌背后脱空识别的改进瞬变电磁雷达法

针对衬砌背后脱空检测图像特征不显著、脱空定位及范围识别准确性较低等技术难题,以瞬变电磁理论为基础,结合隧道衬砌结构检测需求,提出了隧道衬砌背后脱空识别的改进瞬变电磁雷达法;通过改善发射系统关断时间增大探测深度;利用接收线圈等效电路及弱信号增强算法提升成像分辨率;在剔除强干扰信号并增大发射磁矩基础上,采用圆滑滤波处理及多周期叠加采样抑制数据噪声;基于视电阻率差异建立衬砌结构相关介质的TER图谱,通过不同类型混凝土构件的多种组合进行室内衬砌缺陷模拟检测试验,初步评估改进TER法检测衬砌背后脱空的可行性及其检测精度;在北京市地铁6号线郝北隧道进行了现场实际检测与应用,综合对比了TER检测图像与管片钻芯取样结果,以验证改进TER法检测衬砌背后脱空的有效性。研究结果表明：改进TER法具有较高的成像分辨率与较好的缺陷辨识效果,可直观清晰地反映衬砌背后脱空缺陷的实际特征,能有效识别衬砌厚度、钢筋埋深、衬砌背后脱空及衬砌内部空洞的具体位置及范围;可定量化描述10~20 cm的脱空缺陷,并对小于10 cm的脱空缺陷进行定位及脱空量级判定,对于衬砌背后深度达30 cm以上目标体的识别结果具有较好的参考性;改进TER法受金属介质干扰较小,在大范围连续性检测中,可对脱空范围大于30 cm的衬砌背后脱空缺陷进行精确定位。     

Vuforia的AR识别图像目标设计探析

文章基于计算机视觉中的角点检测算法,以Vuforia AR SDK的目标星级评定系统为例,从图形细节与角点分布,图案内容重复性与角点尺度不变性、旋转不变性,图片明暗反差阈值与角点数量三个方面探析作为AR识别物的图像目标的设计要点,以期为从事AR应用开发的美术设计人员提供通俗易懂的参考,为现今AR图像目标在美术设计中面临的系统化、规范化文献缺失问题,提供一个探析方向。     

浅谈公路地质雷达的原理及应用

介绍了公路地质雷达的技术原理及在公路质量检测与养护维修中的应用范围     

数字钟电路的改进

文中介绍了数字电子课程设计——数字电子钟的秒信号电路的改进,用“晶振电路＋分频电路”构成的秒信号电路,代替原来用NE555构成的秒信号电路的方法及电路的组成。     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.     

新型移动式电站—汽车自发电设计原理

汽车自发电系统是安装在汽车底盘上，以汽车自身的动力来发电的移动式电站。撰写本文的目的是通过对汽车自发电设计原理的研究，寻求一种高精度、高可靠性的汽车自发电系统。中国航天科工集团第二研究院210所在国内首先研制开发了新型移动式电站。整个系统采用机械取力、电子调速、电控气操纵。汽车自发电系统的设计难点在于如何在不汽车驾驶性能的条件下，控制发动机转速精度。本文叙述的方法是在汽车发动机的调速系统中加装高精度的调速器－电子调速器，它采用双闭环系统，利用尽可能小的相对超调振幅，获得快速的反应时间。这种自发电系统的性能可以达到国军标二类电站的标准。     

VF-Sepic-PFC电路的设计

介绍了ＶＦ－Ｓｅｐｉｃ－ＰＦＣ电路的工作原理,提出了其主电路和控制电路的设计方法,样机设计和实验证明该方法的正确性。与通用的Ｂｏｏｓｔ－ＰＦＣ电路相比,ＶＦ－Ｓｅｐｉｃ－ＰＦＣ电路无需专用ＩＣ,控制电路设计和调试简单;输出电压可以高于也可以低于输入电压峰值,易于实现输入输出隔离。     

基于双重采样粒子滤波的目标轨迹跟踪研究

为保证对目标轨迹跟踪的实时性,提高其精度,提出双重采样粒子滤波模型。首先,利用粒子聚合技术对状态空间的粒子权值进行加权平均处理,形成聚合粒子,使得粒子在状态空间内分布更为合理。然后,利用线性优化方法重新产生新的粒子,优化粒子在状态空间的分布特性,增加粒子的多样性,提高算法的精确性。经仿真验证,本文提出的算法较准确,鲁棒性也较高。     

基于安全新理念的道路设计原则

通过对大量交通事故资料的分析,证明道路交通安全水平与道路设计密切相关。针对目前道路设计中普遍存在的安全问题,以人性化设计为前提,提出一些道路规划设计中应该采用的安全新理念,并就目前存在的最为广泛和严重的问题,给出解决措施,有助于提高道路安全水平。     

声辐射阻抗传感器的原理设计与标定方法研究

声辐射阻抗是声优化设计中的关键设计变量,但目前尚未有成熟商用传感器面市,各种测量方法皆处于实验室研究阶段,文中研究了实验测定声辐射阻抗的基本原理,推导了用可测量——声压表达的声辐射阻抗计算公式.根据理论要求选择了实验中用以近似点声源腔的扬声器和测量结构表面及扬声器内声压的声压传感器.设计了校正腔来校准两声压传感器的相位差,选取了信号采集设备并搭建了实验系统,进行了标定实验.根据标定实验所获得的数据,通过信号后处理,得出了两声压传感器之间的相位-频率关系曲线.     

基于UKF滤波的水下目标被动跟踪研究

传统算法在解决目标被动跟踪时存在有偏、收敛速度慢或发散等不足,文中将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到目标的被动跟踪.该算法是一种以扩展卡尔曼滤波算法为基本框架,以贝叶斯理论和UT变换为理论基础的新型滤波算法.根据UT变换的基本原理给出了滤波过程的具体计算步骤并进行了仿真计算.理论分析和仿真结果表明,UKF算法的性能相当于二阶高斯滤波器,UKF算法在目标被动跟踪中的滤波精度、稳定性和收敛时间都优于EKF算法.     

基于粒子滤波的跟踪算法研究

在非线性条件下,扩展Kalman 滤波（ EKF）的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波（ PF）用一些带有权值的随机样本（粒子）来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。 PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。     

基于小波脊频级联特征的雷达辐射源信号识别

为识别复杂体制雷达辐射源信号,提出了一种基于小波脊频级联特征提取的信号识别方法.该方法采用新的小波原子和脊线检测策略提取信号的脊频特征,并提取其级联特征作为信号识别向量.仿真结果表明,采用级联特征能有效地识别辐射源信号,当信噪比为5 dB时,识别率达95%以上.与传统小波和现有方法相比,所提出的方法具有更好的信号识别效果.     

基于矩不变量的图像目标识别

形状识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,理论上矩不变量特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变.文中提供了针对光学图像上的飞机、汽车目标识别方法的研究,此方法的特点是采用五个不变矩的指数和两个二阶矩为特征,采取直接根据特征值范围进行分类的方式,对18种类型飞机的235幅图片和2种类型汽车的13幅图片进行了识别,识别准确率达到了94%.     

浅析地质雷达目标的电磁散射机理与信号处理新方法

地质雷达因其良好的穿透性能与高分辨特性被广泛应用于地下病害目标的探测,然而使用传统的反射法来分析探地雷达的数据已是勉为其难,未来的数据分析处理算法也应探索电磁波与目标的相互作用及散射机理,而不再局限于层状反射的电磁波传播全波理论。介绍了近几年新兴的极化、谐振、相位等电磁散射机理与信号处理方法,与传统的定位目标大致范围不同,新的信号处理技术能够精确地获取目标的几何属性与介电属性,提高了对地质雷达数据的解释能力。     

基于粒子滤波的约束目标被动跟踪研究

为提高约束条件下的二维机动目标被动跟踪性能,提出了一种约束下的粒子滤波方法(CPF).使用转弯率概念建立了被动跟踪模型,阐述了非线性粒子滤波的基本过程;通过设定地域和机动性能约束条件,抛弃约束外粒子,并对粒子分布和权重进行调整;利用CPF进行了目标跟踪仿真实验,与无约束的粒子滤波跟踪进行了对比,分析了轨迹跟踪性能,比较了跟踪误差.仿真结果表明,CPF能够稳定跟踪,并且具有更高的跟踪精度.     

Radar Emitter Signal Recognition Based on Complexity Features

Intra-pulse characteristics of different radar emitter signals reflect on signal waveform by way of changing frequency, phase and amplitude. A novel approach was proposed to extract complexity features of radar emitter signals in a wide range of signal-to-noise ratio ( SNR), and radial basis probability neural network (RBPNN) was used to recognize different radar emitter signals. Complexity features, including Lempel-Ziv complexity (LZC) and correlation dimension (CD), can measure the complexity and irregularity of signals, which mirrors the intra-pulse modulation laws of radar emitter signals. In an experiment, LZC and CD features of 10 typical radar emitter signals were extracted and RBPNN was applied to identify the 10 radar emitter signals. Simulation results show that the proposed approach is effective and has good application values because average accurate recognition rate is high when SNR varies in a wide range.