粗粒料力学特性研究进展

粗粒料具有强度高、变形小、透水好、造价低等优点,已经被广泛应用于路基工程、土石坝工程、护岸工程、筑岛工程等。粗粒料力学特性研究很多方面借鉴和参考了砂土的力学特性,但由于粗粒料的颗粒粒径更大,因此力学特性与砂土又有明显差异,必须在粗粒料大量的力学试验的基础上开展研究。分析总结了粗粒料力学特性的研究现状及最新进展、包括强度和变形特性、应力状态的影响、材料状态的影响、细观结构的作用及本构模型研究等,并就其中存在的问题进行了讨论并提出了一些建议。     

侦察吊舱电磁环境复杂度定量研究及软件仿真

侦察吊舱电磁环境复杂度定量度量是构建逼真的战场环境的重要步骤,为解决侦察吊舱电磁环境复杂度难以定量度量问题,分析研究了侦察吊舱所处的电磁环境,从引起电磁环境复杂度的主要影响因素出发,结合环境复杂度因素的客观性及主观性,基于灰色层次分析法及组合理论得到环境因素复杂度计算方法,给出了一个解决定量度量电磁环境复杂度的算法.在此算法基础上提出了复杂度等价替换原理,进一步简便算法的计算难度.最终,通过典型的雷达电磁环境对算法进行验证,并通过LabWindows CVI将算法软件化,实验结果表明算法对于度量复杂电磁环境的复杂度具有一定的实用意义.     

基于小波变换的图像条带噪声去除方法

条带噪声的存在不但妨碍高光谱图像的目视判读,而且制约高光谱遥感的定量应用。针对小波变换法条带噪声去除过程中遇到的条带噪声和图像有用信息难以有效分离的问题,根据小波变换的方向性和数学显微镜特性,提出了一种新的基于小波变换的条带噪声去除方法。这种方法首先对含有条带噪声的图像进行一定层数的小波分解;然后对每一层分解得到的与条带噪声分布方向相同的子图像再进行一定层数的小波分解,从而实现条带噪声和图像有用信息的有效分离,将含有条带噪声的子图像置零;最后利用小波反变换得到去除条带噪声的图像。以欧洲空间局PROBA卫星上搭载的CHRIS高光谱数据为例,采用相关系数(R)、结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)3个定量指标,对比分析了新方法与矩匹配法、傅立叶滤波法和小波阈值法的条带噪声去除效果。结果表明新方法去噪后的图像具有最高的R、SSIM和PSNR,新方法能够有效地去除高光谱图像中的条带噪声,同时较好地保留了原始图像的有用信息。
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基于CC1020加功率放大器的射频收发模块设计

随着无线通信技术的发展,无线数传系统成为1个重要的发展方向.针对无线数传系统中单片射频收发芯片在远距离通信方面存在的不足,本文介绍了1种由CC1020无线收发芯片与功率放大器PA2460组成的射频收发系统模块设计方案.该模块具有低功耗、体积小的特点,并可方便地集成到各种无线测控系统中.本文详细阐述了设计思路并给出硬件电...     

下一代自动测试系统的核心:合成仪器系统

对传统的自动测试系统进行了简要分析,指出传统自动测试系统的不足.针对传统自动测试系统的不足,从合成仪器的硬件设计思想和软件需求两方面进行了阐述.主要介绍了合成仪器的模块化硬件结构,合成测试系统的软件组件编程思想,合成测试系统的软件算法以及合成测试系统的设计规则.     

支援侦察吊舱接收机重叠脉冲数据提取与处理

为解决现阶段部队支援侦察吊舱侦察系统硬件因提高接收机灵敏度而导致接收信号失真问题.论文提出了一种用于支援侦察吊舱侦察系统实现脉冲数据提取(PDE)的方法,以及在密集复杂的雷达对抗环境下处理多脉冲重叠信号失真处理技术.包括阈值设置、时域滤波技术结合、四象限信号及边缘检测技术,实现了在信号相对固定及理想天线相应条件下的提取...     

软件定义空基骨干网中的编码感知机会路由方案

为保障空基通信任务的高效实施,针对软件定义空基骨干网中路由信息交互时存在的时延、开销以及可靠性方面的不足,提出一种改进的兼具软件定义与网络编码优势的CAOR-SD方案。该方案在沿用编码感知机会路由基本思想的前提下,将节点距离与编码收益综合考虑构造转发消耗函数进行候选转发节点优先级的分配,从而提高网络传输效率;同时对控制报文的反馈机制和节点的流表结构进行设计,控制开销有效降低。仿真结果表明,该路由方案可较好地适应空基通信场景,能够降低传输时延和路由开销,提高网络吞吐量和数据成功传输率。     

多属性单一趋势结构时序数据的聚类模型

针对多属性单一趋势结构时序数据的特点,提出一种加权免疫遗传模糊C均值聚类方法。为确立相似度权值,建立权值优化模型,利用改进离子群算法对模型进行求解;针对传统模糊C均值初始中心敏感的问题,将免疫机理引入到遗传算法框架中,对模糊C均值进行改进。实例验证结果表明,权值优化模型是合理有效的,求解方法具有较高的收敛精度及速度,与其它方法相比,聚类方法具有较高的收敛精度。     

基于EMD的谱峭度方法在滚动轴承障检测中的应用

针对传统谱峭度方法中短时傅里叶变换不能保证对瞬态脉冲这种高度非平稳信号最优分解效果的问题,提出一种基于经验模式分解的谱峭度方法;该方法首先利用经验模式分解和Hilbert变换得到信号的时频分布,然后将信号的时频分布按照不同层数分成若干频段,通过计算各频段的峭度值得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选择滤波频段进行带通滤波,最后对滤波信号采用包络分析确定故障信息;实验结果表明:相比基于短时傅里叶变换的谱峭度方法,文章方法更能准确的获得轴承加速度信号的故障特征频率信息.     

基于数学形态滤波的植被光谱去噪方法研究

光谱维噪声使地物光谱扭曲或变形,中心波长偏移,影响地物信息提取和地表参量反演的精度。对光谱维噪声进行滤波处理,有利于改善遥感数据定量应用的效果。由于数学形态滤波的原理简单且较易实现,被应用到植被光谱以及有机化合物光谱的研究中。运用数学形态滤波对地面实测小麦光谱去噪,一方面对滤波后的光谱进行噪声和波形相似度的直观分析,另一方面通过植被指数反演小麦理化参量进行定量应用评价。结果表明,与传统Savitzky-Golay滤波相比,在可见-近红外波段范围内,数学形态滤波去噪后的光谱能够保持可见—近红外波段原始光谱的固有特征,叶面积指数和叶绿素的反演精度比去噪前有小幅提升,主要原因是实测光谱在该谱段范围的噪声影响很小;在短波红外波段范围内,数学形态滤波能有效去除短波红外大尺度噪声,提高叶片含水量的反演精度。而传统Savitzky-Golay滤波只能削弱短波红外大尺度噪声。广义形态滤波去噪后植被指数和叶片含水量之间的R2最高可达0.5130(去噪前0.3753),叶片含水量的反演值与实测值之间的R2最高可达0.4221(去噪前0.3097),RMSE为0.0243(去噪前0.0318),优于传统Savitzky-Golay滤波。