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相控阵AEW雷达杂波抑制的非均匀处理方法研究
被引量：
14
1
作者
王万林
廖桂生
张光斌
《电波科学学报》
EI
CSCD
2004年第3期348-353,共6页
非均匀环境对空时自适应处理 (STAP)是一个挑战。采用一种先直接数据域 (DDD)STAP后统计STAP处理的非均匀杂波干扰抑制级联算法 ,这种级联算法能有效补偿由DDD算法的空时孔径损失而引起的性能损失。此外 ,还提出了一种新的信号滤除方法 ...
非均匀环境对空时自适应处理 (STAP)是一个挑战。采用一种先直接数据域 (DDD)STAP后统计STAP处理的非均匀杂波干扰抑制级联算法 ,这种级联算法能有效补偿由DDD算法的空时孔径损失而引起的性能损失。此外 ,还提出了一种新的信号滤除方法 ,它可以用于实际AEW雷达系统的信号滤除。
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关键词
非均匀环境
杂波干扰抑制
级联算法
信号滤除
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职称材料
基于CEEMDAN与神经网络的框架结构故障诊断研究
2
作者
蔡超志
池耀磊
+2 位作者
郭璐彬
张仲杭
白金鑫
《现代电子技术》
2022年第16期80-86,共7页
为了解决框架结构受噪声影响较大而难以对其进行精确故障诊断的问题,文中提出一种基于CEEMDAN(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise Analysis)与神经网络相结合的框架结构故障诊断方法。该方法首先通...
为了解决框架结构受噪声影响较大而难以对其进行精确故障诊断的问题,文中提出一种基于CEEMDAN(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise Analysis)与神经网络相结合的框架结构故障诊断方法。该方法首先通过小波分解与重构滤除振动信号中的低通噪声信号与部分低通特征信息;然后,采用CEEMDAN对重组信号进行模态分解,将重组信号中剩余的特征信息进行突显形成组合信号;最后,采用WDCNN(First Layer Wide Convolution Kernel Deep Convolution Neural Network)提取组合信号中的数字特征,同时采用LSTM(Long Short⁃Term Memory)提取组合信号之间的相关性信息并进行分类。另外,采用向原始振动信号中添加不同信噪比噪声的方法进行对比实验。结果表明,所提方法在信噪比为-4 dB时仍然可以达到99.97%的正确率,并且目标函数值降到10-4级别。所提出的框架结构故障诊断方法可以对噪声情况下的框架结构做出精确的故障诊断,能够为框架结构故障诊断提供一种新方法。
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关键词
框架结构
故障诊断
CEEMDAN
神经网络
噪声
信号滤除
模态分解
特征提取
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职称材料
题名
相控阵AEW雷达杂波抑制的非均匀处理方法研究
被引量：
14
1
作者
王万林
廖桂生
张光斌
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
2004年第3期348-353,共6页
基金
"十五"军事电子预研基金
武器装备预研基金
国防科技重点实验室基金联合资助
文摘
非均匀环境对空时自适应处理 (STAP)是一个挑战。采用一种先直接数据域 (DDD)STAP后统计STAP处理的非均匀杂波干扰抑制级联算法 ,这种级联算法能有效补偿由DDD算法的空时孔径损失而引起的性能损失。此外 ,还提出了一种新的信号滤除方法 ,它可以用于实际AEW雷达系统的信号滤除。
关键词
非均匀环境
杂波干扰抑制
级联算法
信号滤除
Keywords
non homogeneous environment, clutter and interferer suppression, the combined method, target signal filter
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
TN959.73 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于CEEMDAN与神经网络的框架结构故障诊断研究
2
作者
蔡超志
池耀磊
郭璐彬
张仲杭
白金鑫
机构
河北工程大学机械与装备工程学院
出处
《现代电子技术》
2022年第16期80-86,共7页
基金
河北省自然科学基金项目(E2020402060)。
文摘
为了解决框架结构受噪声影响较大而难以对其进行精确故障诊断的问题,文中提出一种基于CEEMDAN(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise Analysis)与神经网络相结合的框架结构故障诊断方法。该方法首先通过小波分解与重构滤除振动信号中的低通噪声信号与部分低通特征信息;然后,采用CEEMDAN对重组信号进行模态分解,将重组信号中剩余的特征信息进行突显形成组合信号;最后,采用WDCNN(First Layer Wide Convolution Kernel Deep Convolution Neural Network)提取组合信号中的数字特征,同时采用LSTM(Long Short⁃Term Memory)提取组合信号之间的相关性信息并进行分类。另外,采用向原始振动信号中添加不同信噪比噪声的方法进行对比实验。结果表明,所提方法在信噪比为-4 dB时仍然可以达到99.97%的正确率,并且目标函数值降到10-4级别。所提出的框架结构故障诊断方法可以对噪声情况下的框架结构做出精确的故障诊断,能够为框架结构故障诊断提供一种新方法。
关键词
框架结构
故障诊断
CEEMDAN
神经网络
噪声
信号滤除
模态分解
特征提取
Keywords
frame structure
fault diagnosis
CEEMDAN
neural network
noise signal filtering
mode decomposition
feature extraction
分类号
TN926-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
相控阵AEW雷达杂波抑制的非均匀处理方法研究
王万林
廖桂生
张光斌
《电波科学学报》
EI
CSCD
2004
14
在线阅读
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职称材料
2
基于CEEMDAN与神经网络的框架结构故障诊断研究
蔡超志
池耀磊
郭璐彬
张仲杭
白金鑫
《现代电子技术》
2022
0
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