小波变换在风浪研究中的应用

基于小波理论,将实测波高与压力资料减去平均值作为修正后的资料,经小波变换所得系数再将它平方,可以得出能量密度在时间域和频率域上的三维分布特性。将三维分布图对时间积分后,再除以总延时,可以得到波浪与压力在频率上的平均能量,即传统傅立叶变换所得之波谱,对时间积分,可得各瞬间波浪与压力总能量。通过应用认为小波分析在波浪研究上有广阔的应用前景。     

基于小波变换的神经模糊系统的一种非线性滤波方法

针对信号中含有复杂噪声难以滤除的问题,提出了一种把自适应神经模糊推理系统(ANFIS)与小波变换相结合的方法,该方法通过ANFIS具有万能逼近原理,及小波变换中小波的分解与重构,来调整适当的阈值来达到最终滤波的效果。仿真结果表明对于一个含有复杂噪声的信号而言,此种结合的方法与单独利用ANFIS或小波变换相比,滤波效果更佳。而且对实际中含有未知噪声的去除问题提出了一种可行的方法。     

卷积小波包变换在多址干扰消除中的应用

为解决扩频通信系统中存在的多址干扰问题,将卷积小波包变换引入了扩频系统的降噪处理过程。探讨了干扰噪声在卷积小波包变换中的传播特性,在此基础上讨论了卷积小波包变换降噪的算法步骤,详细讨论了干扰噪声方差估计和阈值函数处理的方法。对几种常用的信号类型进行了仿真计算,仿真结果表明该方法不但能提高扩频通信系统的降噪精度,还可较好保留信号中的主要细节。     

CAUKF算法在船载导航目标跟踪中的应用

为定量分析内河船舶导航系统的跟踪性能,建立基于GPS/DR组合信息的船载导航系统非线性模型,以该模型作为系统模型,采用附有航向约束参考条件的自适应无迹变换卡尔曼滤波算法,推导得出非线性导航滤波器的滤波方程。按照船载目标的实际非线性模型进行演化时,采用此算法能够较好地实现非线性函数后验信息与估计误差的拟合。仿真结果表明,此算法比以往扩展卡尔曼滤波类算法在减少运算量和提高跟踪效果方面改善明显,具有良好的实用性。     

一种数字信道化自相关接收机的测频校正方法

本文提出一种测频校正方法,该方法针对由50%数据重叠的短时傅里叶变换（STFT）实现、子信道数据采用自相关积累进行处理的数字信道化接收机,分析了子信道自相关使用单点延迟的必要性,研究了噪声数据的相关性对相位的影响,并利用噪声功率对相位测量值进行校正。使用校正后的相位计算信号频率,频率测量均值误差和均方根误差均减少。尤其在信噪比较低时,该方法能明显提高测频精度。仿真验证了该方法的有效性,且单个子信道只消耗一次加法运算,能够保证实时性。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。     

基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法

针对多光谱红外舰船图像质量差影响应用性的问题,提出基于视觉传达技术的红外舰船图像多级融合方法。利用多光谱红外热成像仪采集舰船图像数据,对红外舰船图像实施中值滤波处理,增强图像的视觉传达效果。通过非下采样变换方法,将红外舰船图像划分为高频方向子带与低频子带。依据高频子带融合方法和低频子带融合方法,分别融合红外舰船图像的高频方向子带与低频子带。对融合后的高频方向子带与低频子带实施非下采样逆变换处理,获取红外舰船图像的多级融合结果。实验结果表明,该方法可以实现不同光谱频段红外舰船图像的多级融合,融合后图像的互信息量、边缘信息保留量均高于0.7,有效提升红外舰船图像的应用性。     

舰船卫星导航系统中信号融合误差纠偏技术

舰船卫星导航系统中的信号融合误差纠偏技术是指通过将卫星导航系统的多类型信号进行融合,并对其进行误差纠偏,降低信号噪声的同时,改善当前的信号质量,从而提高舰船卫星导航的精度和可靠性。本文首先对舰船卫星导航的坐标系进行详细介绍,分析舰船卫星导航系统的噪声类型和特点,结合分数阶Fourier变换技术搭建了一种舰船卫星导航系统的信息融合平台,对于改善舰船卫星导航的信息精度有重要意义。     

磁悬浮球的自适应径向基函数控制方法研究

磁悬浮是集众多学科为一体的高新技术,具有无摩擦、清洁环保和安全可靠等优点。而悬浮控制作为磁悬浮技术的核心引起了人们的关注。以单点磁悬浮球作为研究对象,由于磁悬浮球系统具有高度非线性、随机不确定性和时滞性等特点,采用其他传统控制算法往往会引起系统超调量过大和响应速度过慢等问题。针对此类问题,提出一种不依赖于精确数学模型的自适应径向基函数(A-RBF)控制算法,以此实现磁悬浮球的稳定悬浮和获取系统满意的动态性能。首先建立磁悬浮球的非线性数学模型;其次通过非线性坐标变换得到磁悬浮球的线性数学映射模型;然后设计出A-RBF算法中相应的控制律和自适应律,并利用Lyapunov函数验证该算法的稳定性;最后通过不同的评判指标进行SMC和A-RBF算法的比较验证。仿真结果表明：由于A-RBF算法未忽略磁悬浮球系统中的高阶项,因此它不仅具有较快的响应速度和较小的超调量等优点,而且还具有适应系统参数变化范围大的能力。当依次输入正弦和方波信号作为输入时,A-RBF算法的跟踪效果最佳,其次为SMC。实验结果表明：当外部扰动存在时,A-RBF算法不仅实现了磁悬浮球的稳定悬浮,而且其误差仅在0.2 mm之内,并且...     

改进小波变换的船舶射频信号降噪和识别

针对船舶射频信号受通信环境因素及硬件多源噪声的广泛复合因素影响而包含多种频段的噪声,在实时检测中造成有效信号检测率低、误差大的问题,本文设计一种船舶射频信号噪声降噪和识别的软硬件结合的仿真系统。将获取到的船舶射频信号经A/D转换电路转换后,在小波抑制模块分解得到小波系数,并采用改进阈值小波滤波后重构信号,送入信号识别模块利用概率神经网络进行识别。实验结果表明：本文提出的降噪识别方法能够有效地降低信噪比,提升船舶射频信号的识别率,可以应用到实际的船舶射频信号的检测系统中。