高机动性能导弹大迎角测量方法研究

简要介绍了嵌入式大气数据传感系统的概念及技术。针对高速高机动性能导弹大迎角高马赫飞行的特点,提出应用嵌入式大气数据传感技术解决导弹大迎角测量问题,并结合导弹自身特点,给出了迎角测量原理和方法,这对于新型导弹的设计具有一定的借鉴意义。     

跨模态检索中的相似性漂移问题

为了降低"相似性漂移"问题的影响,提出一种基于"邻域传播"的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻.基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低"相似性漂移"带来的误匹配现象.理论和实验分析证明,跨模态映射函数的"相似性漂移"问题广泛...     

基于小波变换模极大值恢复的信号消噪方法

大多数的信号常具有某种奇异性 ,并携带有随机噪声 .首先回顾了信号奇异性与小波变换模极大值之间的关系 ,然后利用信号与噪声的Lipschitz指数的符号不同 ,在S .Mallat等人工作的基础上 ,给出了从信号中去除噪声的具体算法     

两栖装甲车辆机动生存能力评估指标体系分析

两栖装甲车辆机动生存能力的高低将直接影响其登陆作战任务的完成,如何对其进行正确评估是提高两栖装甲车辆生存能力的关键所在。构建两栖装甲车辆生存能力评估指标体系是其生存能力评估的一项重要内容。阐述两栖装甲车辆的特征以及在战场面临的主要威胁,采用专家调查法和层次分析法构建两栖装甲车辆的机动生存能力评估指标体系,并对该评估指标体系进行分析。装甲装备的生存能力主要取决于装甲装备的敏感性及易损性,具体表现为车辆自身效能、战场环境因素、战场保障能力等,可用生存概率进行分析。     

基于群决策协同网络信息的掩护机编队选择

针对任务机群中掩护机编队的选择,用群决策协同网络信息模型进行了掩护机编队的选择。首先,给出了协同网络、模糊数和语言变量的相关概念;其次,分析了掩护机编队选择的指标体系框架和协同网络信息框架;然后,构建了群决策协同网络信息的数学模型,在此基础上,给出了方案选择的步骤;最后,运用该模型对掩护机编队的选择进行求解。结果表明：该模型能够综合群体专家的知识,解决掩护机编队选择中的定性判断问题。该模型可用于个体指标和协同指标均为定性指标时的方案优选问题。     

DS/PM双模应答机接收信号的快捕技术

提出了一种星用直扩/调相(DS/PM)双模式应答机接收信号快速识别和捕获的算法,并分析了该算法的性能。与传统的处理方式相比,该算法通过对共同处理部件(FFT/IFFT)的复用在提高系统性能的同时优化了系统结构,降低了对硬件规模的要求。解决了高动态、低信噪比和大多普勒频移环境下捕获时间与检测性能的矛盾,对研制星用DS/PM双模式应答机有很好的参考价值。     

高空平台通信系统中多波束天线辐射特性对系统性能的影响

高空平台通信系统中将采用多波束天线提供蜂窝覆盖,来提高系统容量。本文分析等波束宽度和等波束面积两种类型多波束天线辐射特性以及它们的几何模型,推导了载干比计算公式,通过仿真分析不同参数配置条件下多波束天线辐射特性对系统载干比性能的影响。研究表明等波束面积多波束天线比等波束宽度多波束天线具有更好的载干比分布特性。本文得出的结论对HAP通信系统规划具有重要的指导意义。     

圆柱壳振动声辐射Jacobi-Ritz时域半解析法及特性分析

针对圆柱壳结构瞬态声振特性分析研究不足,结合Newmark-β积分法和Kirchhoff时域边界积分方程,提出一种圆柱壳受迫振动声辐射Jacobi-Ritz时域半解析法。基于一阶剪切变形理论和微元法思想,建立了圆柱壳振动声辐射分析模型,采取Jacobi多项式和Fourier级数表示轴向和周向位移容许函数,基于Rayleigh-Ritz法和Newmark-β积分法计算圆柱壳的受迫振动时域响应,在此基础上,基于Kirchhoff积分方程求解辐射噪声时域响应,分析圆柱壳受迫振动声辐射特性。与有限元方法/边界元方法数值结果对比表明,该方法具备收敛性好、精度高等优点,圆柱壳结构声振响应峰值随边界条件的刚度变弱存在左移现象,振动声辐射响应随厚度的增加呈现下降趋势;当随机载荷峰值频率与结构固有频率接近时,结构声振响应出现强特征线谱。     

预测偏差的LS-SVM预测控制

提出了一种基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制模型.首先介绍了最小二乘支持向量机预测模型,研究了基于预测偏差的控制算法,并给出了基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制结构.通过利用最小二乘支持向量机辨识被控系统模型,同时预测系统的未来输出,然后用预测偏差控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例中,针对同一系统与基于预测偏差的RBF网络预测控制进行对比分析,表明该模型对系统的预测结果有更好的控制作用,并具有一定的抗干扰能力,有效地提高了预测精度.     

DPCA和GRNN在燃气轮机故障诊断的方法

选取其关键部件—喷口加力调节器作为故障诊断研究对象,提出了一种基于动态主元分析(DPCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的喷口加力调节器故障诊断方法。在燃气轮机专用试验平台对其进行试验,采集喷口加力调节器的高压转子转速、低压转子转速、燃油油量、燃油耗量等参数原始数据,对其进行预处理,并采用DPCA方法对其进行动态主元分析,提取其不同健康状态的主元,构建特征向量,采用特征向量构建GRNN神经网络故障诊断模型,并通过测试数据对该方法的有效性进行试验验证。为表明该方法的有效性,采用了基于GRNN和基于DPCA-RBF的方法对喷口加力调节器不同健康状态进行了诊断技术研究,并对不同方法所得到的诊断结果进行了对比分析。结果表明,采用DPCA和GRNN相结合的故障诊断方法能有效识别出喷口加力调节器不同的健康状态,具有很好的实际应用价值。