CW脉冲回波信号的最小方差无畸变响应自适应检测

建立了适用于解析时间序列信号检测的最小方差无畸变响应(Minimum Variance Distortionless Response,MVDR)自适应处理模型(Time Series MVDR,TSMVDR),并针对CW声纳脉冲回波信号,通过构造解析信号和分段近似处理给出了相应算法(Algorithms of TSMVDR on CW pulse signal,AWMVDR),并进行了数值仿真研究。研究结果表明:对于CW脉冲信号:(1)在较高采样率的条件下,AWMVDR可以实现CW脉冲信号稳定的自适应检测;(2)AWMVDR较常规线性相关检测具有更高的脉冲参数估计精度和时间分辨力;(3)AWMVDR的实现需要付出较高采样率和更大计算量的代价。

改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用

针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高Kohonen网络在分类故障诊断中的通用性和容错能力。对GE90发动机的孔探图像纹理特征识别进行对比。结果表明:改进的Kohonen网络在分类故障诊断中有较强的实用性,分类准确率高于常用神经网络模型和支持向量机的。