中国深空网VLBI相关处理器开发与应用

以中国深空网干涉测量信号处理中心建设为背景,论述了VLBI软相关处理系统的设计及初步实现。依据数据处理流程对软件模块化划分,一方面采用时间并行处理策略,将数据流按子积分周期分配给多个计算节点;一方面在相关计算节点内部应用多线程处理最大化提升效能。依托高性能集群系统,采用两级并行处理策略,实现了软件的设计开发,并在"嫦娥3号"(CE-3)任务中得到了首次应用。与事后精密轨道的比对分析表明,?DOR测量精度在1 ns量级,相当于90 nrad的角位置精度,等价于地月距离上37 m的位置误差。深空干涉测量信号处理中心VLBI软相关处理器有效支撑了CE-3的精密轨道测定。     

自适应EEMD方法在心电信号处理中的应用

针对总体平均经验模式分解(EEMD)中参数自动获取问题,提出了一种自适应EEMD方法.首先通过分析白噪声影响经验模式分解效果,建立了EEMD方法中加入白噪声大小的可依据准则,对不同信号可自适应获取加入白噪声大小与总体平均次数两个重要参数,进而得到一种自适应EEMD算法.最后将其应用于心电信号处理中,成功进行心电信号消噪与心率特征提取,验证了该算法的有效性,为复杂背景条件下的航天员心电信号处理提供了一种有效方法.     

关于高速公路通信系统的研究

高速公路通信系统是高速公路现代化管理的支撑系统,是实现高速公路现代化管理必不可少的基础设施。本文首先对高速公路通信系统的组成做了简单的介绍,详细介绍了SDH技术的优点与不足,最后介绍了未来高速公路通信系统应具备的几个因素以及智能光网络传输系统。     

噪声协助的EMD-1.5维谱信号抗混分解与特征提取

针对大型动力装备核心部件微弱故障特征信息提取问题,提出了一种噪声协助的EMD-1.5维谱故障诊断方法。经验模式分解(EMD)方法中,信号极值点间隔特性影响模式混淆现象的出现,针对此状况提出信号极值点间隔特性评价方法,分析高斯白噪声有助于信号抗混分解原理,通过对原始信号加入高斯白噪声得到噪声协助的EMD方法,提高信号抗混分解能力。将1.5维谱与噪声协助的EMD方法结合,得到一种新的故障特征提取方法,该方法具有对信号进行有效抗混分解、提取非线性耦合等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息。通过仿真研究与电力机车滚动轴承的故障诊断工程实例,验证了该方法的有效性。     

基于独立分量分析的潜艇振源贡献量定量计算方法

振动噪声控制对于潜艇具有重要意义。常用的振动噪声分析方法仅分析了噪声的来源,而未对振动噪声源对总振动噪声的贡献量进行定量计算。介绍盲源分离基本模型,以及基于独立分量分析理论和聚类评价方法提高盲分离性能的改进固定点算法,并基于该算法和先验信息理论提出一种定量计算振源贡献量的新方法。通过仿真试验分析基于两种不同分离准则算法的分离性能以及振源贡献量计算结果。将该方法应用于某型号潜艇缩比模型振源贡献量的定量计算中,对比分析表明该方法具有很高的计算精度。研究结论可为振动噪声的主动控制提供可靠的依据。     

双模型空中目标红外谱段的联合SNCR评估方法

在天基平台下实现对空中飞机目标的探测,存在距离远、目标信号弱、背景杂波复杂和探测器噪声等的影响,因此,要获取目标的最强信号,确定在探测过程中的谱段至关重要。为此系统性地建立了飞机羽流的梯形羽流和锥形羽流仿真模型,并提出了利用信噪比（SNR）和信杂比（SCR）联合的SNCR方法对空中目标的探测谱段进行确定。实验结果表明：针对空中目标,不同目标SNCR值不同,但峰值区域不变,由此方法可以确定探测谱段,并最终确定探测的谱段分别为：中波波段为,波段间隔在0.3以上;长波波段为,波段间隔在0.35以上。     

谱相关技术及其在潜艇结构振动信号传递特性分析中的应用

由于潜艇结构的复杂性,有限元方法和时域相关方法在分析结构振动信号传递特性时精度欠佳。针对上述问题,提出了定量分析结构振动信号传递特性的谱相关技术,该技术通过结构两侧振动信号分析结构对振动信号组成成分的影响,避免了有限元精确建模困难与振动信号通过复杂结构时波形失真较大的难题。将该技术应用于潜艇缩比模型不同结构振动信号传递特性分析中,定量分析结果表明该技术能很好地分析不同结构的振动信号传递特性。     

手机信令的时空密度轨迹点识别算法

手机信令具有时空序列性以及数据量大、采样频率不均、定位精度低与基站振荡等特点,导致传统手机信令聚类方法数据密度分布不均、时空开销大且聚类效果差。提出一种用于手机信令的时空密度轨迹点识别算法。将手机信令数据网格化以统一评估尺度,根据振荡噪声特征对网格簇进行时空联结减少空间不确定性和计算量,结合网络轨迹的曲折性以及移动与停留时间重新定义网格簇内轨迹点时空移动能力,计算网格簇的时空密度以判断用户停留区域,并采集具有移动停留标签的轨迹数据以验证算法有效性和识别效率。实验结果表明,该算法识别精度较改进DBSCAN算法更高,适用于识别手机信令数据停留区域,对复杂轨迹停留区域的识别效果更好。     

基于EEMD的故障微弱信号特征提取研究

总体平均经验模式分解(EEMD)方法是一种先进的时频分析方法,非常适合于对非平稳故障微弱信号的分析处理。文中介绍了EEMD方法的原理与算法实现步骤,重点分析了EEMD方法避免模式混淆的机理。利用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分析,成功提取了小齿轮磨损故障特征,验证了EEMD方法在故障微弱信号特征提取的有效性。     

DSRC通信技术在高速公路的应用分析

目前,各种高速公路路径识别技术,均有各自不同的特点和适应条件,缺乏通用性,因此,笔者针对高速公路联网收费的技术要求,设计了基于专用短程通信(DSRC)技术的高速公路精确路径识别系统,以期提高路径识别的精度、可操作性和适应性.