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。     

可展开遮阳罩技术研究进展及其关键科学问题

可展开遮阳罩一般是由多层轻质柔性高精度无褶皱薄膜和展开支撑臂及其控制装置组成,在轨后展开支撑臂有序展开多层大面积薄膜实现光控制和热控制性能,能有效改善和防护空间航天器。针对可展开遮阳罩结构,依据一维轴向、二维平面与三维周向的展开方式分类总结国内外可展开遮阳罩技术的研究进展,并对不同遮阳罩结构形状、薄膜材料、层数与展开方式等进行对比分析;梳理出遮阳罩在杂光抑制、折叠与展开变形机理、极端环境下薄膜多场耦合、低温热控、太阳辐射光压力矩及其计算方法等方面的关键科学问题,并给出了中国研究遮阳罩的发展建议。     

静电高压标准装置电阻分压器频率特性改进方法研究

从电阻分压器的结构与原理入手,分析了其在静电高压标准装置测量使用过程中随测试信号频率变化而产生误差的原因,利用加入电压跟随器和采用补偿电容等方法对该电阻分压器的频率特性进行了改进,使其达到了较高的测量精度。     

某型弹药电磁耦合的仿真分析

利用电磁仿真软件FEKO建立了某型弹药模型和所需的电磁场环境,对某型弹药的电磁耦合规律进行仿真分析。仿真结果表明：在弹体内,中部位置由于金属连接底的影响,电场强度发生突变。弹药壳体顶部的电场与外界基本一致。内部引信位置电场强度与原电场强度相比有所衰减,但是不如内部其他位置明显。弹体内部电场强度在120 MHz和560 MHz处衰减较小;在弹体外部,存在着沿z轴和x轴方向强弱交替的电场。     

基于能力需求的武器装备体系结构描述方法研究

提出一种“基于能力需求”的武器装备体系结构描述方法,包括两种描述思路,分别是“从需求到体系”的描述思路和“从体系到能力”的描述思路;以定性描述和定量描述的形式,给出了武器装备体系结构描述的框架与流程。该方法能为武器装备体系的构建与优化提供基础与指导。     

带有中心预燃室的冲压发动机数值模拟研究

为提高低压条件下燃烧室点火和火焰稳定性能,设计了一种中心预燃室结构的冲压发动机。运用数值模拟方法对简化燃烧室内部的喷雾燃烧流场进行了分析。结果表明:随着燃烧室工作阶段的不同,预燃室尾部收缩段对内外涵气流相互作用的影响存在差异;由于局部压差的增大,预燃室取气口将出现局部加速效应;预燃室内流动过程受下游燃烧的影响。     

数字阵列雷达宽带快速跳频源设计

介绍了一种基于直接数字合成技术(DDS)与直接频率合成(DS)相结合的数字阵列雷达T/R组件设计,其主要核心思想就是运用DDS技术中的相位控制功能代替传统高频移相器,并且运用其幅度控制功能代替传统的数控衰减器,从而实现阵列雷达发射信号的数字波束形成;并且设计出高稳定度的800 MHz高频源作为输入参考,利用DDS技术实现宽带下快速跳频;输出端采用DS方法,保证得到所需频带低相噪特性。     

远距离干扰下的被动侦察雷达功能仿真

对雷达探测能力的仿真往往是武器系统作战效能仿真中重要的一部分,功能仿真由于其方法简单、使用方便、速度快,比较适合较大对抗系统中对雷达探测能力的仿真。将被动侦察雷达功能进行分解并进行有机地结合,介绍了主要模块的数学模型,通过仿真实验对远距离支援干扰条件下的被动侦察雷达进行功能仿真,结果表明该方法具有较好的结果和较大的灵活性。     

基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.     

存在工作历程产品的加速寿命试验统计分析

加速寿命试验(ALT)可在较短时间内获得产品的寿命及可靠性信息.利用ALT对产品的剩余寿命进行评估时,常常将已工作过的产品进行抽样并投入试验,在这一类样本的ALT数据统计分析时如何处理初始工作时间,成为ALT应用中的一个重要问题.工程实际中评估此类样本的剩余寿命时常常忽略初始工作时间,将其视为"用后如新"或"无记忆性"产品.但此假设必须以产品寿命服从指数分布为前提,而大部分机电产品的寿命服从Weibull分布,因而该方法在应用时必然会产生较大误差.针对这一问题提出了一种新的基于时间折算的ALT数据统计分析方法,并利用Monte Carlo仿真对其估计特性进行对比研究,结果表明此方法能有效评估存在初始工作历程产品的剩余寿命,估计精度优于原方法.