BDS三频非差观测数据周跳探测与修复方法

随着三频技术的出现,多频观测量及其丰富的线性组合特性为周跳的探测与修复提供了新的契机。因此提出三频非差观测量线性组合对载波相位观测数据中周跳进行实时探测及修复的方法。该方法构造无几何无电离层的码相组合,并通过对历元间的电离层延迟变化量进行实时估计与消除,构造出第三组线性无关的周跳探测量。用30 s采样间隔的北斗三频实测数据对算法性能进行验证,试验结果表明:该方法可以有效地对各频点的周跳实现探测与修复,即使在电离层活跃的应用场景中,该方法依然具有较好的性能。     

凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响

针对两种凹腔布置方案,模拟马赫数6.0的来流条件,采用气化RP-3开展了一系列直连式燃烧试验。依据燃烧流场的可见光图像、燃烧室壁面静压分布和推力增益,对比分析了凹腔布置方案对气化煤油超声速燃烧特性的影响。结果表明,凹腔布置方案和当量比对燃烧室内的火焰分布、燃料的释热特性和发动机燃烧性能有显著影响。并联凹腔的火焰与释热主要集中在凹腔附近,燃料比冲对当量比不敏感;单凹腔的火焰与释热分布更加分散,燃料比冲随当量比的增加而提高。     

基于等值线约束的地磁匹配定位技术

地磁匹配定位是利用地磁图进行定位的方法,位置输出可用于限制惯导系统的误差积累.介绍了地磁辅助导航的原理和发展现状,并重点研究了地磁匹配定位技术.提出了一种基于等值线约束的改进的相关匹配算法,能有效消除导航系统的初始位置误差并能限制匹配过程中惯导系统的积累误差.仿真实验证明该算法能有效地提高相关匹配的实时性,并能把定位精度控制在地磁数据网格间距以内.算法对航向误差具有一定的适应性.     

弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

一种有效的红外图像融合算法

给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

材料性能对固体发动机结构完整性的影响

基于描述粘弹性材料特性的Burgers模型的本构关系以及基于该本构关系下的有限元方法 ,根据温度载荷和内压载荷的特点 ,分别建立了分析某固体发动机材料性能参数对结构完整性影响的有限元模型。应用MSC/NAS TRAN结构分析软件 ,详细分析了在温度和内压载荷作用下固体发动机材料性能参数对结构完整性的影响。在温度载荷的作用下 ,主要影响结构完整性的是推进剂的泊松比与热膨胀系数 ;在内压载荷作用下 ,主要影响结构完整性的是包覆层和推进剂的泊松比以及推进剂的初始模量。所得的结论可为固体发动机的生产设计提供参考     

战争设计工程中专家群体研讨组织研究

通过对产生战争复杂性原因的分析,对战争设计工程提出的专家群体集体研讨方法进行了研究;并重点对专家群体组成、在研讨中的作用与专家之间协作关系进行了阐述。为对抗由战争复杂性引起的诸多战争问题,提供了一种切实可行的研究方法。     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。     

具有最佳汉明相关性能的跳频序列族

在非正交跳频扩展频谱多址通信系统中用作跳频图样的P~k进制序列族要求具有小的汉明互相关。文[1]中得到了给定长度和字母表大小的序列的异相自相关及互相关的下限,并构造了具有最佳汉明相关性能的序列族。本文中提出一种更一般的构造方法,文[1]的构造是它的一个特例。构造出的序列族具有最佳汉明相关性能,并且可部分解决Hop—and—Stay问题。