圆柱类构件超声相控阵聚焦模型

在利用平面相控阵超声换能器对圆柱类构件检测时,受曲界面结构引起的入射波和回波时延的影响,扫描声束的波阵面产生弯曲,在利用传统迭代遍历算法计算延迟时间时效率低,无法发挥相控阵换能器检测优势。针对上述问题,建立了一种基于圆柱类构件特征和耦合介质特性的超声相控阵扫描成像的聚焦模型。该模型基于换能器、耦合介质、圆柱类构件材料特性和几何关系以及声线模型和折射定律,建立了耦合介质及被检构件的声速、曲面曲率半径、阵列与曲面间的距离等关联的延迟时间聚焦控制模型。利用该模型计算出的延时时间,对各阵元发射时间进行控制,从而实现扫描声束的聚焦。该文以液体和有机玻璃制介质楔块为例,对圆柱钢曲面的相控阵声束聚焦进行了仿真实验,结果表明该文方法计算效率显著提升,同时声束可以在预设位置实现聚焦,验证了该模型在计算效率上的优势与有效性。

一种舰载低信噪比环境下的音频端点检测算法

针对舰载环境下音频端点检测准确率及鲁棒性较低的问题,提出了一种谱减法和朴素贝叶斯分类器相结合的音频端点检测算法。首先提取纯净音频信号MFCC0与GFCC0构建融合特征,与能熵比特征一同作为朴素贝叶斯分类器的输入进行训练及建模,再利用多窗谱谱减法提升待测含噪信号信噪比,提取信号相关特征,朴素贝叶斯分类器根据待测信号特征判断该信号的类别。仿真实验结果表明,该算法针对舰载低信噪比含噪音频信号与传统方法相比有效降低了虚检和漏检,具有更好的准确性及鲁棒性。

基于CDAE-LMSAF的水下目标辐射信号增强

针对远距离目标(如潜艇、鱼雷等)被动定位时存在海洋环境噪声、舰艇自身噪声等影响,从而导致定位精度降低的问题,本文提出了一种基于卷积去噪自编码器和自适应最小均方误差滤波(CDAE-LMSAF)的增强方法,通过提取水下目标辐射信号和含噪信号的时频谱图特征,作为卷积去噪自编码的输入进行训练和建模,再利用自适应滤波器对神经网络增强后的音频进行优化,实现对水下目标辐射信号的增强。仿真实验结果表明,在信噪比为-5 dB时,本文方法的信噪比为17.51 dB,相比于多窗谱谱减法的1.23 dB,卷积去噪自编码器的7.21 dB,自适应最小均方误差滤波的4.12 dB,本文方法具有更高的信噪比增益。

一种膛内多普勒测速修正方法

针对复杂电磁环境下膛内测速的重复性和精度低的问题,提出了一种非接触式膛内高精度测速方法,该方法在对膛内多普勒信号进行提取并去噪的基础上,利用S变换时频分析对预处理后的信号进行处理,然后采用谱峰搜索的方法来获得信号的瞬时频率,用能量重心校正法来提高结果精确度,最后根据多普勒原理,完成速度的测量;实验部分采用模拟信号和实际信号两种方式来验证该方法的可实施性;结果表明,该方法测速精度能够达到0.043 2%,相对于极值法和STFT法具有更小的误差。

基于北斗卫星的定位与跟踪系统设计

为了更加直观方便的监测定位目标的位置及运行情况,设计了一款定位跟踪系统,采用单片机ATmega128A为处理器和惯性器件MPU6050为核心的集成一体化的硬件接收机终端为基础,监测软件是以LabWindows/CVI为平台,做了将定位终端携带在实验目标上,监测目标运行轨迹的实验。通过采集软件得到了目标经纬度坐标,并实时显示转换后的平面坐标,最后利用卡尔曼滤波算法来优化外界对目标定位跟踪的干扰,实践测试结果表明该系统运行稳定、定位效率高、方便携带、外界干扰小、发展前景广阔。

宽视角相机相对姿态测量方法研究

针对目前相机姿态估计方法都存在视觉局限性的问题,使用鱼眼镜头作为视觉传感器进行姿态估计,进而实现宽视角相机相对姿态估计。但鱼眼成像在具有宽视场优点的同时,伴随着严重的非线性畸变导致其在不同的方位和距离下具有不同畸变扩散的问题,为此提出了一种直接利用鱼眼图像的非线性进行相机相对姿态测量的方法。首先,构建鱼眼数据集kitti_FE;其次,使用卷积神经网络进行特征提取后结合长短时记忆网络进行双向循环训练,实现相机相对姿态的端对端输出;最后利用迁移学习的方法对实际场景进行相机姿态估计。为了验证所提方法的鲁棒性和精确度,在相同实际场景下,利用所提方法分别与现有框架CNN、DeepVO和CNN-LSTM-VO-cons进行对比。实验表明,该方法分别比现有框架的相机姿态估计精度提高了32%、29%和25%,而且在高速运动下该方法更具有稳定性。

基于粒子滤波的速度轨迹补偿

在膛内测速中,恢复经过特殊信号处理得到的速度缺失段时,会受到烟雾、火光和冲击波等因素的干扰,此干扰会导致实际获取的运动目标在出膛口时刻的多普勒信号能量特别微弱,速度出现相应的缺失,降低了测量的精度.针对此干扰,采用基于粒子滤波(PF)对速度轨迹做补偿的方法,避开速度缺失段对速度曲线进行采样插值,首先对插值后缺失段速度进行拟合,的方法得到缺失段速度模型,然后再利用此模型对速度进行恢复优化.由于膛口速度是判断目标出膛时刻的关键影响因素,而速度缺失段通常出现在运动目标出膛口时刻,因此采用基于粒子滤波(PF)对速度轨迹做补偿的方法对速度缺失段的恢复显得至关重要.

基于鱼眼相机畸变图像的大尺寸目标测量方法

为满足大尺寸目标高精度图像测量的需求,提出一种利用鱼眼畸变图像实现宽视野、大几何尺寸目标测量方法。根据非线性畸变的多项式逼近函数建立鱼眼相机成像模型,通过立体标定板来确定相机参数;将相机沿光轴方向移动采集一组图像,建立鱼眼相机的测量模型实现待测目标尺寸的测量。通过对棋盘格和某大型建筑物几何尺寸的测量实验表明,本文提出的直接利用畸变图像进行测量的方法优于传统的将畸变图像校正成线性图像测量的方法,具有更高的测量精度和稳定性。

高速运动目标多普勒有效信号自动提取方法

雷达多普勒信号的有效提取是膛内多普勒信号处理的关键环节,目前在内弹道工程应用中,常采用手动截取,这种方法的操作繁琐、误差较大、精度较低。针对上述问题,提出了一种雷达多普勒信号的自动提取方法。首先观察采集到的信号,截取明显的有用信号部分,对信号进行去噪,然后根据短时傅里叶变换(STFT)时频分析方法进行,选取合适的窗进行初步截取,最大速度点即为有效信号的终点,再根据高阶统计量方法,求出信号的起点,对信号进行提取。

膛内目标有效信号自动提取方法

雷达回波信号的有效提取是影响后续膛内多普勒信号处理的关键环节,目前内弹道工程应用中通常采用手动截取,该方法的误差较大、精度较低。针对上述问题,提出了一种雷达回波信号的自动提取方法。首先截掉明显的无用噪声部分,然后根据短时傅里叶变换(STFT)时频分析方法结合多普勒原理求出整段信号的速度,并判断出最大速度点作为有效信号的终点,利用改进的多时窗能量比法判定信号的起点。仿真信号及实际信号的实验结果表明,该方法对有效信号起点与终点提取的平均误差为0.1875 ms。