运用BLT方程研究高功率微波的电磁干扰

目前高功率微波(HPM)对电子系统的干扰和破坏问题受到了广泛的关注,可运用BLT方程解决一些HPM产生的干扰问题。通过研究一个简单的HPM干扰模型,结合BLT方程的基本形式,对传统的BLT方程进行了扩展;接着对这个干扰模型的一个数值实例进行计算,并对干扰响应进行分析。分析结果表明,扩展后的BLT方程不仅可以计算传输线上的负载响应,也能够计算空间场的响应。

分析传输线网络的电磁耦合问题

现代当微波辐照一个雷达接收机时,将对雷达接收机产生“带内”干扰但是当入射电磁脉冲作用于系统中的某一设备时,系统中的其他设备也很可能会受到影响。本文采用传输线网络拓扑模型来表示复杂系统,并运用BLT方程来分析传输线网络对电磁激励的响应。最后结合三种典型的系统结构进行了举例分析。

系统级HPM效应的方法研究和计算评估

文章提出进行系统级HPM效应模拟仿真的4个关键环节,对分析电子系统HPM效应的方法和途径进行了初步探讨。通过系统拓扑的分析,建立了系统的HPM效应模型,对其中的两个主要的耦合途径,运用BLT方程分析线缆耦合,用数值计算方法分析孔缝耦合,从而确定到达系统内部某一敏感器件上的电磁能量。最后,对一个典型系统模型进行分析和计算,评估HPM对该系统的作用效应。

定向能武器及其应用

介绍了未来战争中的一种重要武器———定向能武器,包括激光武器、粒子束武器和射频武器。概述了这三种武器的工作机理、主要特点并进行了相互比较,介绍了定向能武器的应用。

微波传输中沙尘衰减的计算与仿真

沙尘衰减对高功率微波在大气中的传播有较大的影响,通过结合干沙的复介电常数公式与Ray提出的水的介电常数公式给出了沙尘衰减的计算模型,利用该模型分析了爆炸沙尘、车扬沙尘和自然沙尘的衰减.根据数值计算结果,仿真了不同含水量的沙尘衰减率随微波频率的变化,结果表明:在频率不是太高时,自然风沙和车扬沙尘对微波传输的影响不大,而爆炸环境下的沙尘衰减必须要考虑;沙尘衰减随水含量的增加而明显上升,此效应在较小差别的20%～30%水含量中处于饱和状态,这说明在高湿度热带地区的沙尘衰减将比沙漠和半沙漠地区的衰减大得多.

基于机器视觉与动作识别的变电站智能安监管控技术研究

为了提升电力生产中变电站安全监控的智能化水平,基于机器视觉理论对视频信号中的动作识别方法进行了研究,提出了一种基于空间通道、局部时域通道及全时域通道的三通道卷积神经网络(CNN)算法。该算法在上述的3个通道中分别使用视频信号的静态帧图像、光流图像与差分亮度信息作为CNN的输入,实现了视频序列在时域和空域上的关联,并有效提升了现有算法的学习能力。在对该网络参数进行识别时,为避免训练数据集冗余,还引入了基于Min-Batch思想的误差反向传播算法,从而有效提升了模型的泛化能力。仿真过程中,在每个通道中均使用了5个卷积层、3个池化层及2个全连接层的CNN网络。结果表明,在开放数据集上网络的识别精度较现有的Two-Stream CNN网络可提升3.09%;而在实际的生产数据集上,网络识别精度较Two-Stream CNN能够提升5.17%。

基于时空双分支网络的行为检测与识别技术研究

针对传统行为识别方法难以适应复杂的电厂环境,且未充分利用监控视频的时序信息等问题,提出了一种基于时空双分支网络的行为检测与识别技术。该技术利用时空双分支网络提取图像特征,分别基于卷积神经网络、循环神经网络获取图像的空域及时域特征,且使用混合组卷积与横向连接完成特征融合。同时将融合特征作为Softmax分类函数的输入,并经过分数计算得到行为类型。以某电厂的视频监控数据集为样本进行的实验分析结果表明,所提技术方案的行为识别准确率高达94%,且收敛速度快,优于其他对比技术,能够有效解决电厂的行为检测与识别问题。