某车型加速、制动踏板异常抖动问题的研究与优化

某车型在小油门加速工况下的加速踏板和制动踏板异常抖动问题明显,很容易引起驾驶员的抱怨,是典型的噪声、振动与声振粗糙度(noise、vibration、harshness,NVH)问题。为解决该抱怨,首先,采用动刚度分析、模态分析和动力总成标定参数分析,通过源-路径-响应模型分析,发现发动机二阶激励在1650 r/min附近陡增,振动通过悬置传递,导致前围板和踏板总成在55 Hz频带共振,峰值达到1.2 m/s^(2)。然后,通过声学转毂和道路试验方法进行整车分析和验证。最终得到工程化方案和售后精品件方案,能够有效解决动力总成设计变更导致的踏板异常抖动问题,并消除客户抱怨。

基于边缘卡尔曼滤波的GM-PHD多目标被动跟踪算法

针对杂波干扰条件下,非线性、个数时变的多目标被动跟踪问题,提出一种基于边缘卡尔曼滤波的高斯混合概率假设密度(PHD)滤波算法。采用边缘化变换计算目标状态的概率分布特性,获得目标状态及其协方差矩阵估计的闭式解,解决目标模型非线性问题。利用量测信息生成新生目标强度,使滤波器具备对观测空间任意位置随机出现新目标的跟踪能力。实验结果表明,与扩展卡尔曼PHD算法、无迹卡尔曼PHD算法和容积卡尔曼PHD算法相比,该算法在生成目标轨迹、目标个数估计和跟踪精度等方面有更好的性能。

一种卷积神经网络的优化方法

近年来,卷积神经网络在目标检测、图像语义分割和图像识别领域取得了一系列重大突破性的成果。但是随着检测率的提升,网络结构也在向着更复杂的方向发展。为解决卷积神经网络结构复杂,样本的检测时间过长的问题,论文提出了一种通过特征图之间的差异性对卷积核数目进行优化的方法,通过计算得到最优卷积核数目,降低网络复杂度,从而加快样本检测的速度,提高泛化能力。实验结果表明,该方法在保证准确率的前提下,提升了检测速度。

基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测

近年来,深度学习在物体检测领域取得了非常大的突破,但是鲜有用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中舰船目标检测,论文将基于深度学习的目标检测方法引入到了SAR图像舰船目标检测。首先分析了目前先进的Faster R-CNN检测算法优点及其在SAR图像舰船检测领域的局限。在此基础上,构建了一个新的SAR图像舰船目标检测数据集SSDD,数据集包含不同分辨率、尺寸、海况、传感器类型等条件下的舰船SAR图像,它可以作为本领域研究人员评价其算法的基准。提出了SAR图像舰船目标检测的新方法,包括特征聚合、迁移学习、损失函数设计和其他应用细节,并在数据集上进行了大量的对比实验。实验结果证明提出的方法可以有更高的检测准确率和更快的检测速度。

基于生成对抗网络和线上难例挖掘的SAR图像舰船目标检测

基于深度学习的SAR图像舰船目标检测算法对图像的数量和质量有很高的要求,而收集大体量的舰船SAR图像并制作相应的标签需要消耗大量的人力物力和财力。该文在现有SAR图像舰船目标检测数据集(SSDD)的基础上,针对目前检测算法对数据集利用不充分的问题,提出基于生成对抗网络(GAN)和线上难例挖掘(OHEM)的SAR图像舰船目标检测方法。利用空间变换网络在特征图上进行变换,生成不同尺寸和旋转角度的舰船样本的特征图,从而提高检测器对不同尺寸、旋转角度的舰船目标的适应性。利用OHEM在后向传播过程中发掘并充分利用难例样本,去掉检测算法中对样本正负比例的限制,提高对样本的利用率。通过在SSDD数据集上的实验证明以上两点改进对检测算法性能分别提升了1.3%和1.0%,二者结合提高了2.1%。以上两种方法不依赖于具体的检测算法,且只在训练时增加步骤,在测试时候不增加计算量,具有很强的通用性和实用性。

基于分块CNN的多尺度SAR图像目标分类算法

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标分辨率差异大,多尺度SAR图像目标分类准确率不高的问题,提出了一种基于迁移学习和分块卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SAR图像目标分类算法。首先通过大量与目标域相近的源域数据对分块CNN的参数进行训练,得到不同尺度下的CNN特征提取网络;其次将CNN的卷积和池化层迁移到新的网络结构中,实现目标特征的提取;最后用超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)网络对提取的特征进行分类。实验数据采用美国MSTAR数据库以及多尺度SAR图像舰船目标数据集,实验结果表明,该方法对多尺度SAR图像的分类效果优于传统CNN。

基于ROEWA算子局部活动轮廓的SAR图像分割算法

针对经典可变区域拟合(region-scalable fitting,RSF)模型无法分割合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的问题,提出了一种基于指数加权均值比(ratio of exponentially weighted averages,ROEWA)算子的改进RSF局部活动轮廓模型。算法首先以SAR图像目标边缘的ROEWA算子的负指数函数为边缘指示函数,对区域可伸缩能量项和弧长项进行加权,消除了原模型中梯度算子对于乘性相干斑满布的SAR图像边缘检测失效的弊端,还防止了目标弱边界的泄漏,避免了边界缺失;其次在零水平集演化的偏微分方程中加入权系数可变的面积项,提升了算法在目标边缘处的自适应捕获能力,同时也提高了算法对目标多层轮廓的检测能力,并且最大化地保留了目标的外轮廓;面积项的可变权系数可根据目标的ROEWA算子的模值来自动调整大小,很好地保持了目标的边缘细节。改进算法不受初始轮廓的影响,对相干斑噪声不敏感,且实验证明算法的计算复杂度仅与图像的尺寸有关。通过对合成与真实的SAR图像数据进行实验,验证了所提方法的直观性和有效性。

卷积神经网络对SAR目标识别性能分析

近年来,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为代表的深度学习方法在图像识别领域取得了巨大进展,但尚未在SAR目标识别领域得到广泛应用。基于此,将具有代表性的LeNet,AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,ResNet,DenseNet,SENet等卷积神经网络模型应用到SAR图像目标识别上,并依据识别精度、模型尺寸、运行时间等指标在公开SAR数据集MSTAR上对9类目标进行识别实验。详细对比分析了不同CNN模型的综合性能,验证了利用CNN网络模型进行SAR图像目标识别的优越性,同时也为该领域的后续工作提供了参考基准。

基于正则化参数估计的SAR图像分割算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。

信号检测与估计仿真软件设计与开发

信号检测与估计是电子信息类专业一门非常重要的课程,是一门理论性和实用性很强的课程,抽象而难学。该文以MATLAB为平台,设计开发了基于MATLAB的信号检测与估计仿真软件,为课堂教学提供了操作简单而功能全面的教学辅助软件,为实验教学提供方便而实用的仿真平台,以达到提高教学质量的目的。

基于解相干MUSIC的相干信源直接定位法研究

针对MUSIC(Multiple Signal Classification)直接定位法(Direct Position Determination)对相干信源直接定位能力下降甚至失效的问题,提出了解相干MUSIC(Improved MUSIC)直接定位算法。在对信源协方差矩阵共轭重构后,采用空间谱搜索方法,实现对相干信源的直接定位。基于解相干MUSIC直接定位法继承了解相干MUSIC算法对相干信源DOA(Di-rection Of Arrival)估计更准确的优点,能够在保证对非相干信源定位精度的同时,减小对相干信源定位的误差。仿真对比结果表明,该算法可用于对相干信源的直接定位,且在信源距离较近、低信噪比、小快拍情况下具有比经典MUSIC更好的分辨力。

信号检测与估计课程立体化教材建设

立体化教材成为信息时代教材建设的一个新趋势,有助于丰富教学内容,构建新的教学模式和教学方法,实现教学资源共享,提升教学能力。阐述了立体化教材的含义及作用,讨论了信号检测与估计课程立体化教材的建设内容和体会,以促进信号检测与估计课程教学改革和教学质量的提高。

基于MatLab信号检测与估计开放实验的探索

分析了基于MatLab的信号检测与估计开放实验教学的必要性,讨论了开放实验的内容设计,给出了开放实验教学的教学指导与体会。教学实践表明,应用MatLab开展信号检测与估计开放实验教学,能够使学生更好地理解和掌握课程的内容,激发学生的学习兴趣和积极性,有助于提高学生分析问题和解决问题的能力,培养创新能力。

基于MatLab仿真开展信号检测与估计课程的课堂教学

根据信号检测与估计课程的特殊性,分析了课堂教学过程中存在的难点。结合MatLab软件的特点,探讨了应用MatLab仿真开展信号检测与估计课堂教学的优势,给出了实施的实例。教学实践表明,应用MatLab仿真开展课堂教学能够使学生更好地理解和掌握课程的内容,丰富教学方法和手段,激发学生的学习兴趣和积极性,有助于提高学生分析问题和解决问题的能力,提高教学质量。

Novel passive localization algorithm based on double side matrix-restricted total least squares

In order to solve the bearings-only passive localization problem in the presence of erroneous observer position, a novel algorithm based on double side matrix-restricted total least squares （DSMRTLS） is proposed. First, the aforementioned passive localization problem is transferred to the DSMRTLS problem by deriving a multiplicative structure for both the observation matrix and the observation vector. Second, the corresponding optimization problem of the DSMRTLS problem without constraint is derived, which can be approximated as the generalized Rayleigh quotient minimization problem. Then, the localization solution which is globally optimal and asymptotically unbiased can be got by generalized eigenvalue decomposition. Simulation results verify the rationality of the approximation and the good performance of the proposed algorithm compared with several typical algorithms.

SAR图像舰船目标联合检测与方向估计

提出了一种单阶段、快速的SAR(synthetic aperture radar)图像舰船目标检测与方位向估计的方法,它在输入图像之后,进行一次前向计算即可直接输出图像中舰船的位置、类别和方位向信息,可完全端到端地进行训练和推理。该方法以SSD(single shot detector)为基础,通过特征金字塔网络充分利用高层语义特征和底层细节特征,使底层与高层都有了类别信息,解决了小尺寸目标在高层会被忽略、底层容易预测出错的问题;通过新设计的损失函数,降低数量较多的易分类样本的损失权重,避免其覆盖了数量较少的难分类样本的损失,使目标函数更快、更好地收敛;通过新增加的方位向估计模块,在增加少量计算量的条件下,在完成检测任务的同时完成方位向估计。通过公开的数据集验证了所提方法可快速准确地完成对舰船目标检测和方位向估计。