针对网内采用了旁瓣匿影和旁瓣对消技术的脉冲压缩雷达,采用卷积噪声对该种雷达进行干扰。结合公式推导及仿真实验,验证了该噪声的假目标特性。同时得出了该噪声在雷达接收机处所能获得的匹配增益计算公式,在信号时宽分别为噪声时宽的5...针对网内采用了旁瓣匿影和旁瓣对消技术的脉冲压缩雷达,采用卷积噪声对该种雷达进行干扰。结合公式推导及仿真实验,验证了该噪声的假目标特性。同时得出了该噪声在雷达接收机处所能获得的匹配增益计算公式,在信号时宽分别为噪声时宽的5倍和10倍时,噪声在雷达接收机处分别能获得约7 d B和10 d B的增益,验证了这种噪声在分布式干扰中的功率优势。展开更多
辛周期模态分解(symplectic period mode decomposition, SPMD)方法可以准确地提取周期脉冲分量,是一种有效的滚动轴承单一故障诊断方法。但在滚动轴承出现复合故障时,尤其是强背景噪声下,周期脉冲信号往往较微弱,使得SPMD难以提取出不...辛周期模态分解(symplectic period mode decomposition, SPMD)方法可以准确地提取周期脉冲分量,是一种有效的滚动轴承单一故障诊断方法。但在滚动轴承出现复合故障时,尤其是强背景噪声下,周期脉冲信号往往较微弱,使得SPMD难以提取出不同周期的脉冲分量,进而限制了其在复合故障诊断中的应用。对此,提出了改进的辛周期模态分解(improved symplectic period mode decomposition, ISPMD)方法。该方法首先采用求差增强技术和最小噪声幅值反卷积相结合的方法对信号进行降噪,增强周期脉冲,以准确估计故障周期;然后构造对应的周期截断矩阵,并通过辛几何相似变换和周期冲击强度获得辛几何周期分量;最后对残差信号采用迭代分解,进而得到不同周期的辛几何周期分量。试验结果表明,ISPMD能准确提取出周期脉冲分量,是一种有效的滚动轴承复合故障诊断方法。展开更多
文摘针对网内采用了旁瓣匿影和旁瓣对消技术的脉冲压缩雷达,采用卷积噪声对该种雷达进行干扰。结合公式推导及仿真实验,验证了该噪声的假目标特性。同时得出了该噪声在雷达接收机处所能获得的匹配增益计算公式,在信号时宽分别为噪声时宽的5倍和10倍时,噪声在雷达接收机处分别能获得约7 d B和10 d B的增益,验证了这种噪声在分布式干扰中的功率优势。
文摘辛周期模态分解(symplectic period mode decomposition, SPMD)方法可以准确地提取周期脉冲分量,是一种有效的滚动轴承单一故障诊断方法。但在滚动轴承出现复合故障时,尤其是强背景噪声下,周期脉冲信号往往较微弱,使得SPMD难以提取出不同周期的脉冲分量,进而限制了其在复合故障诊断中的应用。对此,提出了改进的辛周期模态分解(improved symplectic period mode decomposition, ISPMD)方法。该方法首先采用求差增强技术和最小噪声幅值反卷积相结合的方法对信号进行降噪,增强周期脉冲,以准确估计故障周期;然后构造对应的周期截断矩阵,并通过辛几何相似变换和周期冲击强度获得辛几何周期分量;最后对残差信号采用迭代分解,进而得到不同周期的辛几何周期分量。试验结果表明,ISPMD能准确提取出周期脉冲分量,是一种有效的滚动轴承复合故障诊断方法。
