模糊方向神经网络在火箭发动机故障检测与分离中的应用

提出了一种模糊方向神经网络分类器,并应用于液体推进剂火箭发动机故障检测与分离。模糊方向神经网络采用模糊集表示发动机故障模式,模糊集是方向超体聚集形成的集合体,方向超体则由单位方向、夹角和两个半径确定。模糊方向神经网络能在一次循环学习中形成非线性方向边界。故障检测与分离的仿真研究表明：模糊方向神经网络的识别性能是比较优越的。     

载人飞船标准返回轨道设计

本文研究载人飞船三自由度标准返回轨道的设计方法。基本的设计思想是在返回坐标系中建立飞船返回轨道运动方程,用非等值的速度滚动角γｖ（ｔ）使飞船再入过载均匀化及减小标准返回轨道与升力失控时自旋轨道的航程差,并引入侧向制导思想解决γｖ（ｔ）的反向问题。仿真中用二重迭代方法确定有关参数,避免了参数选择的盲目性。仿真计算表明,本文提出的设计思想具有良好的实用价值。     

锁相放大器在光纤陀螺信号检测中的应用

讨论了光纤陀螺信号检测的基本原理,分析了锁相放大器参数选择对测试结果的影响。在干涉型去偏光纤陀螺系统中应用锁相放大器进行信号检测,可使系统阈值达到0.1deg/h,零漂达到0.4deg/h.     

短路故障的测试产生方法

在PCB上,两个不相邻的芯片管脚或引线发生短路是实际应用当中最常见的故障。通过分析固定型故障和桥接故障之间的关系,给出桥接故障测试序列产生的系统计算方法。该方法已应用在一个PCB故障测试系统中。     

红外图像序列运动小目标检测的预处理算法研究

就如何检测复杂背景下低信噪比的运动小目标展开讨论,提出了用空间高通滤波方法改善图像质量,达到抑制背景噪声,增强小目标的效果,随后用似然比检测理论进行目标的初步分离,接着采用邻域判决的方法实现运动目标的进一步分离,最后用图像流分析法进行目标的最终检测。实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠的检测     

海量公交数据的人群画像算法

面向海量公交数据的人群画像对分析城市群体出行特点、交通态势等极具价值,但对数据的处理存在耗时高、质量低、解释难等问题。提出一种海量公交数据人群画像的系统化解决策略,基于PageRank算法筛选出经过重要站点的人群轨迹,极大减少目标人群的轨迹数据;提出轨迹文本化分析方法来提高人群画像的可解释性;分析确定基于余弦距离的K-means算法作为人群画像分类的聚类算法。该算法在3 000万乘客公交出行数据上的实验表明:提出的解决策略能够较为系统性地解决海量公交数据的人群画像问题,同时基于余弦距离的K-means算法的聚类效果最好且准确率约达80%。将人群画像及其轨迹使用Flow Map进行可视化展示,结果符合真实世界的人群行为特征。     

混沌振子在转子系统早期碰摩故障检测中的应用

根据Duffing方程解的特性设计出混沌振子 ,利用混沌振子对噪声的免疫力和对小信号的敏感性对微弱信号进行检测 ,并将此方法应用于转子系统早期碰摩故障检测中 ,结果表明此方法简单、可行。     

低截获概率雷达信号的循环谱相关函数检测方法分析

给出了一些噪声、干扰及低截获概率雷达信号的循环谱相关函数 ,分析了其在噪声与干扰中检测的优越性 ;对循环谱相关函数与Wigner Ville分布、解线调、模糊函数进行了比较 ,分析了它们的一致性 ,并比较了循环谱相关函数的几种主要估计算法。从这些分析中可知 ,循环谱相关函数是检测低截获概率雷达信号的有效方法 ,抗干扰能力强 ,并具有实时处理的潜力和可能性     

盲自适应的多用户CDMA阵列接收机

研究了基于CMOE准则的空时多用户检测及其自适应实现。这是一种盲方法 ,不要求任何训练序列 ,能够抑制多址干扰 ,解决远近效应问题。进一步 ,分析了多用户CDMA阵列接收机的性能 ,并且与多用户单天线接收机、单用户阵列接收机以及单用户单天线接收机进行了比较。     

氙原子在铂表面散射的分子动力论方法

运用分子动力论方法研究气体分子 (Xe)在固壁表面 (Pt)的散射。在构造了合理的气体分子与固壁表面相互作用势模型之后 ,运用随机经典轨道方法求解气体分子及固壁原子的运动方程 ,得到气体分子运动轨迹及散射后的运动状态。结果表明 ,气体分子散射后的角度分布与Maxwellian模型存在较大差异 ,而速度基本服从半空间的Maxwellian分布。