基于Markov的察打无人机数据链时延建模与补偿研究

为了改善在数据链时延情况下察打无人机的性能,对造成时延的因素及影响进行了分析,在此基础上对数据链时延进行了合理的假设和简化。并对无人机整个控制回路的各个节点的响应方式,提出了一种时间-事件-事件-时间驱动方式,使得无人机数据链的时延序列具有Markov性,同时给出了状态转移矩阵的求取方法。为了改善无人机的响应特性,采用最优控制的方法对时延进行了补偿,并基于某无人机平台验证了补偿方法的有效性。仿真结果表明,该方法的引入使得无人机的动态响应特性有了显著提高。     

一种基于两级判别逻辑的小型化冲击区域监测系统

对复合材料结构的冲击事件进行机载在线监测具有迫切的应用需求。面向机载研制了一种基于两级判别逻辑的小型化冲击区域监测系统。首先,提出了一种基于两级判别逻辑的冲击区域定位算法,能够在大规模可编程逻辑门阵列(FPGA)中实现基于冲击数字序列的冲击事件在线记录,并提高了冲击区域定位的准确性。其次,研制了小型化冲击区域监测系统,采用无源滤波器和比较器,将压电传感器输出的冲击响应信号直接转换为冲击数字序列,采用FPGA替代数字电路并实现冲击监测,简化了常规冲击监测系统的电路,降低了系统的尺寸和功耗。系统具有体积小、重量轻、功耗低以及支持传感器数目多的特点。验证结果表明:该系统能够正确响应每次冲击事件并能准确定位冲击发生的区域。     

系统可靠性评定的熵（法）近似限

将近代Ｓｈａｎｎｏｎ信息论的信息概念广义化,利用信息量的“可加性”特性和离散变量熵的一般表达式,并与可靠性工程理论相结合,推导了由成败型或指数型单元所组成的串、并联系统可靠性评定用的熵（法）近似下限计算公式。应用本文公式所得出的评定结果总是介于经典和贝叶斯（法）近似下限之间,既不偏于保守,又不过分冒进,相当令人满意     

空运市场需求预测的自适应动态建模方法

根据空运市场需求时间序列的季节性、趋势性及随机振动性的特点，随机过程和时间序列分析手段，建立了空运市场需求预测的自适应平滑模型，并利用卡尔曼滤波法解决了模型参数的动态估计问题。     

关于《安全管理体系附件》的一些思考

<正>研究表明,当前在MRO企业中继续推行安全管理体系,不是重复建设,而是锦上添花。因为安全管理体系逐渐被认为是具有可加性的。国际民航组织(ICAO)于近期推出的《安全管理体系(SMS)附件》,不仅详细介绍了SMS的发展过程以及ICAO构建附件的方法,而且诠释了SMS在航空业的重要性。     

一种差分跳频频率转移函数算法

 为提高差分跳频频率转移路径的随机性和均匀性,在深入研究差分跳频技术和频率转移函数的基础上,引入一种优化的混沌序列对数据信息码进行扰乱,利用纠错能力较强的RS(Reed-Solomon)码和m序列实现对跳频间隔及频率子集的选择控制,构建了一种新的差分跳频频率转移函数算法。对算法的随机性和均匀性进行了仿真验证。仿真结果表明,相比于基于混沌序列的G函数算法和基于RS码和m序列的G函数算法,本文算法产生的跳频序列的随机性和均匀性均得到了良好改善。     

一种基于事件序列的故障树最小割集算法

在系统分析故障树最小割集各种求解算法的基础上，提出了一种故障树事件序列的数据结构，并针对该数据结构，设计了一种高效的故障树最小割集求解算法，并对其替换子算法、复制子算法和消减子算法进行了形式化描述。算法可有效降低最小割集生成中的“组合爆炸”问题，实验结果表明算法具有较好的计算性能。     

非线性方程迭代算法收敛性分析

从几何上分析了迭代格式xn+ 1=φ(xn)所产生的序列收敛于方程根的收敛条件 ,导出了不依赖函数可导性判断迭代序列收敛的收敛定理 ,给出了产生收敛的迭代序列的技巧。     

基于规则匹配的RFID复杂事件检测框架及方法

无线射频识别技术（RFID）催生和促进了物联网（IoT）的发展。RFID原始数据的海量性和语义隐含性等特点对RFID数据处理提出了挑战,为此将复杂事件处理技术引入RFID数据处理中。把RFID数据定义为事件,按照给定的规则,检测出相应的复杂事件。现有基于树的复杂事件检测方法不支持事件的数值属性的条件约束,提出了一种RFID复杂事件描述规则和基于规则匹配的检测框架,能够高效地处理RFID数据流,在此基础上,进一步改进了RFID复杂事件检测方法（RCEDA）,提高了时序约束下非自发事件的检测效率。     

基于恒模特性的QPSK-DSSS信号扩频序列估计

 针对非合作低信噪比条件下的QPSK-DSSS信号,提出一种基于恒模特性的扩频序列估计算法。该算法首先将单用户QPSK-DSSS信号等效为两用户的BPSK-DSSS信号,其次通过对信号协方差矩阵进行特征分解,估计出由同相与正交两路扩频序列张成的二维信号子空间,最后利用扩频序列的恒模特性消除特征分解带来的酉阵模糊问题,实现扩频序列的精确估计。本文提出算法实现简单,相对目前现有传统算法具有较低的计算复杂度,而且计算机仿真表明:本文提出算法在低信噪比条件下具有优良的估计性能。     

Efficient dynamic programming in presence of nuisance parameters

The dynamic programming approach for maximum a posteriori (MAP) estimation of Markov sequences is frequently proposed for problems in control theory, communications, and signal processing. It is usually assumed that the observation sequence is a perfectly known function of the Markov sequence of interest, except for some additive noise with known statistics. However, often the observation is not only a function of the Markov sequence but also of a vector of unknown nuisance parameters. It is shown how the dynamic programming methodology can be extended to estimate both the nuisance parameters and the Markov sequence, using a combined maximum-likelihood and MAP framework. The technique is efficient relative to other possible solutions. The problem of detecting and tracking moving targets observed by imaging sensors is used to demonstrate the efficiency of the procedure     

切换线性奇异系统能达的必要条件

在各子系统正则的条件下研究了切换线性奇异系统的能达性问题。对给定的切换序列定义了容许控制集合,以保证在该容许控制集合中的任意控制律的作用下,相应切换系统的状态都是连续的。基于切换线性奇异系统状态方程解的结构特点,定义了一系列子空间。利用所定义的子空间是循环不变子空间的特点,得到了切换线性奇异系统能达的必要条件。所给的必要条件涵盖了常规切换系统和非切换奇异系统的能达性必要条件。     

Spatio-temporal pattern recognition using hidden Markov models

A spatio-temporal method for identifying objects contained in an image sequence is presented. The Hidden Markov Model (HMM) technique is used as the classification algorithm, making classification decisions based on a spatio-temporal sequence of observed object features. A five class problem is considered. Classification accuracies of 100% and 99.7%, are obtained for sequences of images generated over two separate regions of viewing positions. HMMs trained on image sequences of the objects moving in opposite directions showed a 98.1% successful classification rate by class and direction of movement. The HMM technique proved robust to image corruption with additive correlated noise and had a higher accuracy than a single-look nearest neighbor method. A real image sequence of one of the objects used was successfully recognized with the HMMs trained on synthetic data. This study shows the temporal changes that observed feature vectors undergo due to object motion hold information that can yield superior classification accuracy when compared with single-frame techniques     

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

分离式飞行数据记录与跟踪系统可靠性分析

采用故障树分析方法分析了新型分离式飞行数据记录与跟踪系统的可靠性。通过搭建以系统失效为顶事件的故障树,获得了最小割集、顶事件的发生概率以及各分系统的失效概率排序。通过对比各分系统的关键重要度,找出了分离式飞行数据记录与跟踪系统中最薄弱的部分,并进行了改进。结果表明,缓降分系统对总系统可靠性的影响最大,通过多充气模块可以显著提高缓降系统的可靠性。但当充气模块多于2套时,增加充气模块并不能进一步明显提高系统的可靠性。     

A single-level composite structure optimization method based on a blending tapered model

In order to decrease the number of design variables and improve the efficiency of com- posite structure optimal design, a single-level composite structure optimization method based on a tapered model is presented. Compared with the conventional multi-level composite structure opti- mization method, this single-level method has many advantages. First, by using a distance variable and a ply group variable, the number of design variables is decreased evidently and independent with the density of sub-regions, which makes the single-level method very suitable for large-scale composite structures. Second, it is very convenient to optimize laminate thickness and stacking sequence in the same level, which probably improves the quality of optimal result. Third, ply con-tinuity can be guaranteed between sub-regions in the single-level method, which could reduce stress concentration and manufacturing difficulty. An example of a composite wing is used to demonstrate the advantages and competence of the single-level method proposed.     

一种新的无人机数据链抗干扰技术研究(英文)

Based on the M-ary spread spectrum （M-ary-SS）, direct sequence spread spectrum （DS-SS）, and orthogonal frequency division multiplex （OFDM）, a novel anti-jamming scheme, named orthogonal code time division multi-subchannels spread spectrum modulation （OC-TDMSCSSM）, is proposed to enhance the anti-jamming ability of the unmanned aerial vehicle （UAV） data link. The anti-jamming system with its mathematical model is presented first, and then the signal formats of transmitter and receiver are derived. The receiver＇s bit error rate （BER） is demonstrated and anti-jamming performance analysis is carded out in an additive white Ganssian noise （AWGN） channel. Theoretical research and simulation results show the anti-jamming performance of the proposed scheme better than that of the hybrid direct sequence frequency hopping spread spectrum （DS/FH SS） system. The jamming margin of the OC-TDMSCSSM system is 5 dB higher than that of DS/FH SS system under the condition of Rician channel and full-band jamming, and 6 dB higher under the condition of Rician channel environment and partial-band jamming.     

一种精化的层合梁脱层模型

建立了一种精化的复合材料层合梁脱层模型。脱层梁被分为3个区,各区位移场为厚度坐标的三次函数,能满足层间位移和剪应力的连续条件、脱层界面的脱层条件和脱层边界点的位移连续条件。构造了其有限元模型。算例表明该模型较之基于经典理论和一阶剪切变形理论的脱层模型精度显著提高。     

侧压式进气道附加阻力分析

以侧压式进气道的附加阻力特性为研究对象,以流线跟踪得到的捕获流管为分析体,讨论进气道不同几何设计参数下喉道截面前捕获流管的阻力特性;以数值模拟为手段,分析了附加阻力作用表面的形状和变化特征,讨论了侧压式进气道流线偏转导致溢流的机理,给出了进气道几何参数变化对附加阻力的影响关系。研究发现,唇口前的溢流会产生"附加推力"而不是通常情况的附加阻力;附加推力随收缩比增加而增加,大小和流管作用的摩擦阻力处于同一水平。