Modified Frequency Scaling Algorithm for FMCW SAR Data Processing

This paper presents a modified frequency scaling algorithm for frequency modulated continuous wave synthetic aperture radar （FMCW SAR） data processing. The relative motion between radar and target in FMCW SAR during reception and between transmission and reception will introduce serious dilation in the received signal. The dilation can cause serious distortions in the reconstructed images using conventional signal processing methods. The received signal is derived and the received signal in range-Doppler domain is given. The relation between the phase resulting from antenna motion and the azimuth frequency is analyzed. The modified frequency scaling algorithm is proposed to process the received signal with serious dilation. The algorithm can effectively eliminate the impact of the dilation. The algorithm performances are shown by the simulation results.

基于FSA的DNA重复体频率统计算法

针对现有DNA重复体频率统计算法效率低、灵活性差等不足,基于字符串多模式匹配的有限状态自动机,构造DNA子序列比对自动机,利用KMP算法对自动机进行状态转移优化,由此提出一种高效的重复体频率统计算法。该算法通过对DNA数据库的线性扫描,得到每个DNA子序列在全局数据库中重叠与非重叠的重复体频率统计信息以及指定DNA序列集合的最长公共子序列信息。实验结果表明,该算法具有效率高、匹配精确、信息获取方式灵活、支持在线操作等优势。

INSTANTANEOUS DOPPLER FREQUENCY FOR SQUINT SAR IMAGING

Instantaneous Doppler frequency for squint SAR imaging has been found with ChirpScaling Algorithm (CSA). Because the azimuth sample is not perpendicular to the range sample,the range signal must impact on the azimuth signal in the squint SAR data processing, andthe different slant range targets have different Doppler frequencies. From the mathematicalmodel of SAR echo signal, this paper carefully analyzes the instantaneous azimuth frequency, theinstantaneous Doppler frequency component of the azimuth frequency and the impact of rangechirp on azimuth frequency, which explains that Doppler frequency should be properly selected forcorrect SAR imaging in the squint SAR. The results of point target simulation experiments showthat the way is reasonable for the squint SAR and can effectively complete range compressionand azimuth focusing, and improve images' quality.

一种时频尺度下的多元短期电力负荷组合预测方法

随机因素的增加导致电力负荷数据成分日渐复杂,使短期负荷预测的难度逐渐增大。针对该问题,提出一种时频尺度下的时间卷积网络与多元线性回归相融合的组合预测模型。利用自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)在时频域上将负荷数据分解为若干个频率特征不同的本征模态分量,在模糊熵准则下聚类为随机项和趋势项。采用皮尔逊系数从诸多影响因素中筛选出与电力负荷高度相关的特征,鉴于小时间尺度分析更易于挖掘局部细节特征,分别构建了随机项与趋势项的细颗粒度特征集。利用具有强非线性处理能力的时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)去预测随机项,利用结构简单及线性拟合效果好的多元线性回归(multiplelinearregression,MLR)去预测趋势项,将二者的预测结果进行叠加重构后获得最终预测值。在新加坡和比利时两组数据集上的实验结果证明:所提模型具有较高的预测精度、较好的泛化性能及鲁棒性。

光钟与氢钟联合的时间尺度算法研究

光钟的频率稳定度和不确定度达到了10-18量级,使其有望成为下一代的时间频率标准,并可能用来重新定义国际单位“秒”.时间尺度作为准确、连续标记时间流逝过程的基准,是高精度时间产生的基础.时间尺度的产生需要依赖连续稳定运行的原子钟,而光钟作为实验室原型设备,一般不能连续运行,因此光钟参与时间尺度计算是个难点问题.提出将Vondrak-Cepek组合滤波算法应用在光钟与氢钟联合计算的时间尺度,以解决间歇运行的光钟参与时间尺度计算的难点问题.首先利用氢钟的时差数据,采用ALGOS算法计算获得连续稳定的氢钟时间尺度.其次利用Vondrak-Cepek组合滤波算法将氢钟时间尺度与光钟的数据综合,获得光钟参与计算的联合时间尺度.最终试验结果证明, Vondrak-Cepek组合滤波算法有效提升光钟与氢钟联合时间尺度的性能,该时间尺度与协调世界时(Coordinated Universal Time, UTC)的时间偏差达到亚纳秒量级.

NIM5驾驭氢钟守时能力分析

时间频率量值源头的独立自主是建设我国综合PNT体系的重要基础。为进一步评估基于我国国家秒长基准的原子时标守时能力,利用改进的有限脉冲响应钟差预测与频率调控方法,对激光冷却铯原子喷泉钟与氢钟的频差实测数据进行后处理,分别产生了自主型时标和溯源型时标。通过国际原子时合作链路将两个时标与协调世界时进行了长期比对实验,结果表明:2021年12月~2022年12月期间,两个时标的时间偏差均优于±4 ns、频率稳定度均优于8×10^(-16)/5 d。

融合多特征信息与GWO-SVM的机械关键设备故障诊断

为了提高机械关键设备故障诊断的精度,建立机械关键设备故障诊断模型。文章提出一种融合机械关键设备故障信号多特征信息与灰狼优化算法(Grey Wolf Optimization Algorithm,GWO)改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)(GWO-SVM)的机械关键设备故障诊断模型。首先,提取机械关键设备故障信号的时域特征、频域特征和多尺度加权排列熵特征,分别对比不同特征的机械关键设备故障诊断结果。其次,为提高SVM模型性能,运用GWO算法对SVM模型的惩罚参数P和核函数参数g进行优化选择,提出一种融合多特征信息与GWO-SVM的机械设备故障诊断模型。与GA-SVM、PSO-SVM和SVM相比,基于GWO-SVM的机械设备故障诊断模型的诊断精度最高。这里算法可以有效提高机械关键设备故障诊断正确率,为机械关键设备故障诊断提供了新的方法。

基于声信号的离心泵故障诊断研究

各种原因使得工业现场设备状态监测的首选测量信号是声信号时,提出一种基于声信号的设备状态监测方法显得尤为必要。以某型离心泵为依据对象,对现场采集的声信号提取梅尔倒谱系数(MFCC)作为信号的初始特征,然后计算这些MFCC初始特征的散布熵(DE)值,并通过主成分分析法(PCA)对矩阵进行降维,从而构造特征矩阵。利用蝙蝠优化算法(BA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数与核函数参数进行优化,对离心泵的多种故障工况开展诊断,并与多种诊断方法进行比较。实验结果表明,经过BA优化后的模型在诊断准确率上提高了21.7%;在该模型的基础上利用DE对MFCC提取的信号进行深度挖掘,使模型诊断的准确率提高2.05%。

强噪声下轴承故障频率的粒子群随机共振提取

为了提取强噪声背景下轴承故障的特征频率,设计了基于变尺度随机共振系统的有用信号增强方法。介绍了滚动轴承结构和不同位置故障的特征;分析了随机共振理论仅适用于低噪声、小频率的问题,针对性地设计了变尺度随机共振系统,扩展了该理论的应用范围;并提出了多行为粒子群算法的随机共振系统参数优化方法。经仿真验证,在信噪比为-20 dB的强噪声背景下,变尺度随机共振系统仍能够有效提取有用信号中的故障特征频率;经西安交通大学公开轴承实验数据集XJTU-SY验证,在强噪声背景下,采用稀疏重构法提取的故障特征频率仍被淹没在附近频域中,而变尺度随机共振系统提取的故障特征频率在159.7 Hz明显凸显,且提取的故障特征频率更接近真实值。实验结果表明,在强噪声背景下,变尺度随机共振系统能够有效提取振动信号中的故障特征频率。

基于频率域峭度谱迭代阈值的多尺度形态学轴承故障诊断方法

在复杂恶劣的环境中,存在滚动轴承故障信息难以准确提取的问题。因此,引用多尺度数学形态学对滚动轴承故障诊断开展研究。由于小尺度形态学滤波能较好的保存信号的细节特征,大尺度形态学滤波能有效抑制噪声,因此为了能更好的兼顾噪声抑制和故障特征信息保存,采用迭代阈值的方法选取尺度范围,运用频率域峭度谱方法计算出阈值,然后通过迭代自适应获取最佳尺度区间。多尺度形态学信号重构加权方法引用加权多尺度形态梯度算法,该方法能保证小尺度具有较小的权重,大尺度具有大权重。通过仿真和实验表明:多尺度形态学有效检测出滚动轴承故障信号,深度挖掘滚动轴承故障特征信息。

合成孔径成像激光雷达成像算法研究

在描述了调频连续波信号模型以及其外差接收体制特点的基础上,针对传统合成孔径雷达的"一步一停"模型中忽略的平台连续运动引入的多普勒频移项,采用线性调频连续波信号的合成孔径成像激光雷达瞬时距离较传统合成孔径雷达的改变.推导出在该模型下一种适用于机载合成孔径成像激光雷达系统的频率变标算法,一并考虑了在连续波信号模型中多普勒频移项对成像的影响.仿真证明了该算法能有效补偿平台连续运动带来的影响.

基于自由搜索算法的数字多频陷波滤波器设计

数字多频陷波滤波器的作用是同时处理数字信号中多个特定频率分量。传统设计方法通过级联多个单频陷波系统实现,仅适用于陷波频率间隔较大的情况,且存在频率响应不均匀、过渡带增益不对称以及陷波频率点之间增益难以控制等局限性。为此,以改进的自由搜索算法为基础,提出一种数字多频陷波滤波器的设计方法。通过改进陷波系统结构,约束参数空间,建立优化模型,优化配置极点位置,实现具有稳定特性的数字多频陷波系统。仿真实验结果表明,该设计方法在实现准确陷波的同时,可使得过渡带增益对称且可控,通带内频率响应均匀平稳。

基于改进移频变尺度随机共振的齿轮故障诊断

为了解决传统的移频变尺度随机共振只对单一参数进行优化,忽略各个参数之间交互作用的不足,提出了一种改进移频变尺度随机共振的算法。首先利用移频变尺度对大参数信号进行预处理;其次以最大信噪比为优化目标,采用改进鱼群算法对系统参数进行同步优化;最终实现齿轮故障微弱特征信号的最优提取。研究结果表明,该算法可以将噪声能量转移到微弱特征信号上,提高信噪比,并对齿轮进行故障诊断,且相对于传统的移频变尺度随机共振以及小波阈值降噪而言更加优越。该文提出的算法可用于强噪声环境下的齿轮故障诊断,为农业机械中齿轮故障诊断研究提供了参考。

基准频标与守时频标联合的频率驾驭算法研究

基准频标中铯喷泉钟实现了最佳的"秒"定义,光钟比铯喷泉钟在精度和稳定性方面高出一个量级以上,因此将基准频标与守时型频标联合,可以产生一个更加准确、稳定的时间尺度。设计了基准频标与守时型频标联合的频率驾驭算法,采用卡尔曼加权算法计算联合时间尺度,基准频标预测守时型频标的频率和频漂,并采用最优二次型高斯控制算法,实现最优的频率驾驭量生成。通过对各类频标数据的模拟,对一台氢钟进行为期100 d的频率驾驭,当铯喷泉钟参与时间保持,驾驭后信号保持在1 ns以内,稳定度为1.8×10-16/10 d。如果光钟可用率达到50%参与时间保持,驾驭后信号保持在0.3 ns内,稳定度为3.3×10-17/10 d。最终试验表明,利用该算法可以显著提高驾驭后信号性能。

基于方位FNCS的斜视TOPS SAR成像方法

针对斜视循序扫描地形观测(terrain observation by progressive scans,TOPS)合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)模式,提出了一种新的全孔径成像处理方法。首先对距离走动校正后的数据进行方位预处理得到无模糊的二维频谱,在此基础上采用修正的线频调变标算法完成距离脉压及距离徙动校正;然后在距离多普勒域进行频域非线性变标(frequency nonlinear chirp scaling,FNCS)以校正调频率的空变性,并结合谱分析(spectral analysis,SPECAN)技术将信号聚焦在方位频率域,最后校正几何形变。仿真和实测数据处理结果验证了算法的有效性。

基于L-BFGS算法和同时激发震源的频率多尺度全波形反演

全波形反演可以利用叠前地震波场的运动学和动力学信息重建地下速度结构,具有揭示复杂地质背景下构造与岩性细节信息的潜力。然而,庞大的计算量和存储空间需求,限制了全波形反演的发展。在频率多尺度全波形反演中将L-BFGS数值优化算法与同时激发震源技术相结合的方法来改善这一现状。首先,对Marmousi模型进行了速度反演:在计算过程中明显发现对计算机内存的占用减少,最终反演结果与实际Marmousi模型的拟合误差为0.095 9,较小;采用10个频带单炮震源正演384炮所需时间约为32 640s,而采用同时激发震源(384炮)正演一次所需时间仅约为700s。然后,基于高速楔形体模型进行了抗噪能力研究:原始含噪地震记录信噪比为11.147 3dB;对反演得到的速度模型进行正演,其地震记录信噪比为22.251 8dB。最后,基于逆冲断层模型进行了反演速度扰动能力研究,反演得到的最终模型很清晰,与具有速度扰动特性的实际模型非常接近,拟合误差仅为0.036 0。数值模拟试验结果表明:此方法反演精度高,内存开销较小,能够显著提高计算效率,并且具有良好的抗噪能力,能够反演出具有速度扰动特性的介质。

一种由NIM5铯喷泉基准驾驭实现的独立时标TA（NIM）

原子时标TA（NIM）是一个独立时标，其频率由NIM5铯喷泉基准驾驭。产生时标的主钟是一台主动型氢原子钟，铯喷泉基准定期对其测量和校准。时标算法通过预估氢钟将来的频率，补偿过去预估频率与校准频率之差，并评估无校准数据期间的氢钟频率，最终尽可能实现TA（NIM）的频率与NIM5铯喷泉基准保持一致。2007年8月，TA（NIM）开始试运行，2008年6月正式运行。1年多来的数据分析表明，TA（NIM）运行连续可靠，与TAI间的时间稳定度（5天）达到1．2BS，相对频差为2．0×10^-15。

异地多站联合守时方法研究

异地多站联合守时方法,一方面可以整合有限的原子钟资源,提高各实验室原子钟的利用率,以及综合时间尺度的稳定性和准确性;另一方面提供了一个稳定和可靠的驾驭参考,提升各站点的实时输出物理信号性能。本文基于中国科学院国家授时中心的多场区和多个远程比对链路的优势,分别在蒲城、临潼和西安场区开展实时物理信号产生试验,综合这些场区的原子钟数据,计算产生联合时间尺度TA。以该时间尺度TA为参考,分别对西安和临潼场区的主钟进行驾驭,最终西安和临潼两站产生的实时物理信号与协调世界时UTC的相位偏差保持在±3 ns。试验表明,采用异地多站联合守时方法,可以实现异地多站复现的物理信号一致性。

基于压缩感知和LBG算法的SAR数据压缩与重构方法

针对如何大幅压缩SAR海量数据并获得有效的重构结果以完成SAR场景目标的高分辨成像问题,本文提出利用压缩感知(Compressed Sensing,CS)和Linde-Buzo-Gray(LBG)算法共同完成。对于SAR基带回波信号,首先依据CS理论构造随机高斯噪声观测矩阵进行降维处理,然后,利用LBG算法对CS压缩后的数据再进行压缩编码以达到进一步大幅压缩的目的。对于数据重构问题,同样分为两步:一是利用LBG算法编码的逆过程进行解码恢复,二是依据CS理论利用平滑L0(smooth L0,SL0)算法重构原始基带信号。在此基础上,再利用传统频率变标(Frequency Scaling,FS)SAR成像算法进行高分辨成像。仿真结果证明了本文方法的有效性。

新型的RFID混合防碰撞算法

在射频识别系统(RFID)中,当一个或者多个电子标签同时响应读写器的查询时,会出现数据碰撞。为了解决此问题,在帧时隙Aloha算法和动态二进制搜索算法的基础上提出了一种混合防碰撞算法。理论分析和仿真证明,该算法能够有效地提高系统的识别效率,减少总的查询时隙数。