基于炮口雷达的初速综合预测技术

初速对火炮的"首发命中"影响较大.因而,预估初速的各种方法纷纷出台.从发射药、火炮两个不同角度分别测算初速偏差是以往的主要方法.初速综合预测技术首次以炮口测速雷达的测量数据为基础预测初速,预测效果和使用等问题被普遍关注.本着应用原则,从工程实现中的焦点问题出发,提供了在现有指挥平台上应用的方法.     

考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测

针对广泛存在的非线性退化设备,现有方法尚未考虑随机失效阈值对剩余寿命预测结果的影响。因此,通过对设备性能退化过程进行分析,提出了一种综合考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测方法。基于Wiener过程构建了考虑个体差异与测量误差的非线性退化模型;基于卡尔曼滤波算法建立状态空间模型以实现对退化状态的在线更新;基于极大似然法估计失效阈值分布系数估计方法,得到随机失效阈值的概率分布;基于随机失效阈值推导出剩余寿命的概率分布,实现对剩余寿命的在线预测。算例研究表明,所提方法可以有效地提升剩余寿命预测的准确性,具备一定工程应用价值。     

基于数据的故障诊断更新问题分析及应用

机内测试被广泛应用于故障诊断,装备健康管理与预测等领域。本文针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新,样本数量不平衡,硬件条件限制问题,提出了初步解决方案。首先,利用基于密度的聚类和人工免疫的方法处理原始数据,然后提出了基于代表样本点的混合学习方法,最后利用支持向量机和仿真案例验证了本文所提方法。结果表明本文所提方法能够解决上述问题,有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明,该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。