基于VR与PNN相结合的机电液控制系统故障诊断方法

针对大型复杂机电液控制系统故障诊断中存在的数学模型获取困难、历史故障数据匮乏问题,提出了一种将虚拟样机与概率神经网络相结合的故障诊断混合方法。建立系统的虚拟样机,并对其可信性进行校核与验证。在此基础上进行大量随机性故障植入与仿真实验,获取故障仿真数据。经过特征提取与概率神经网络模式识别训练,形成用于诊断的知识库,从而实现故障诊断。以操舵系统作为研究案例,得到了较高的故障检测和隔离精度与较低的虚警及漏警率,验证了该方法的可行性,为大型复杂机电液控制系统故障诊断提供新的思路。     

一种面向公共服务的跨域授权模型的研究及实现

文章提出一种基于策略的RBAC的跨域统一授权模型,在基于策略的RBAC单域授权模型的研究基础上,扩展单域模型为多域模型,通过授权控制中心之间建立跨域级联机制,构成广域授权网络,实现面向多应用系统、大型公共服务域的跨域统一自动授权机制.     

基于方位量测的舰艇对潜定位技术研究*

结合舰艇拖曳线列阵声纳实际搜潜装备,利用舰载线列阵声纳测得的潜艇目标方位信息,建立了基于方位量测的舰艇对潜艇目标定位的数学模型,给出求解潜艇运动参数的定位算法,并对定位误差进行了分析,在定位模型及算法的基础上,仿真研究了潜艇与舰艇之间的初始距离、舰艇测得潜艇目标初始方位角、潜艇航向等因素对定位性能的影响,给出仿真结果并进行了分析,该结果对于指导实际反潜具有一定的实用价值.     

强激光在超音速射流剪切层中传播的数值研究

以波长10 6μm、半径0 1m、强度166W的高功率CO2激光束穿过二维超音速自由射流剪切层流场为计算模型,研究了由于强激光束辐射加热对流场的干扰以及激光束穿过超音速射流剪切层后远场光强分布的变化。结果表明:在不同的马赫数下超音速射流剪切层流场对激光束远场强度分布影响明显不同,流场密度分布的微小变化都会使光束远场强度分布产生显见的不同;对于透过超音速射流流场的非聚焦的强激光束,由强激光束所产生的辐射加热对流场所造成的干扰可以忽略。     

美国空军研究实验室组织管理与科研规划分析

美国空军研究实验室是一个在空中、太空和网络空间领域处于全球领先地位的科研机构,承担着美国空军国防高技术项目的规划、管理和实施工作,是美国空军保持技术优势的重要研究力量。本文剖析了美国空军实验室的使命任务、组织管理和科研规划,总结了实验室在人才培养和科研任务制定方面的经验和方法。     

结合实时数据产品与北斗短报文的厘米级海洋精密相对定位

针对远海精密定位的广泛需求和传统精密定位服务费用昂贵的问题,提出利用北斗短报文设备传输导航观测数据,结合实时服务数据产品,以实现海洋的低成本厘米级精密相对定位。为了克服短报文传输频率低的缺点,采用融合空间相对定位和精密单点定位两种技术来加密分钟间隔以外的坐标,避免了传统时间基线法加密坐标存在的误差累积现象。分别基于静态和动态海洋观测数据进行仿真实验,结果表明,新方法无论在水平方向还是垂直方向上,都可以实现厘米级定位,且对时间间隔不敏感。     

一种新的Kronecker扩频码在盲多用户检测中的应用

当直接序列(DS-CDMA)系统中的多址干扰非常强时,自适应的盲多用户检测的性能将会严重下降.为了解决这一问题,一般的做法是增加系统的扩频增益,但是其取得的效果是有限的.本文将一种新的克罗内克(Kronecker)扩频序列应用到盲多用户检测中,该序列通过普通的扩频序列对自身作Kronecker乘积而生成.理论分析和仿真...     

优化多星协同观测的改进广义模式搜索算法

多星协同观测可以最大化卫星的整体效能,如何对多星进行部署是一个设计空间大、设计变量多的优化问题.对此,提出了基于Kriging模型的改进广义模式搜索算法.在算法的搜索步,通过代理模型最优和最大期望提高在当前网格内进行选点,避免选择的盲目性;在筛选步,利用代理模型预测筛选集中各点提高的比例并排序,减少不必要的仿真分析.最后,采用该算法对多星部署方案进行优化,通过对比发现,算法性能优于STK-Analyzer,证明了算法的可行性和有效性.     

滑动聚束SAR步进扫描影响分析

滑动聚束SAR系统在实际工作中通过步进扫描的方式来实现天线照射波束在方位向的扫描,然而该扫描方式会在滑动聚束SAR的成像结果中引入成对回波。为分析该成对回波的形成物理机制,建立滑动聚束SAR步进扫描的数学模型,通过泰勒展开和傅里叶级数分析具体解释了成对回波的成因,并给出了成对回波幅度及位置与步进脉冲控制数之间的定量关系。理论分析和信号仿真结果表明,该模型能够准确有效地解释这一现象,并可为滑动聚束SAR的波束扫描系统参数设计提供理论依据。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。