微波测量中电缆线变化的校正方法

根据三天线法的原理,提出了用三电缆线法来校正信号传输中由于电缆线的移动、弯曲或老化引起的电缆线传输特性的变化.该方法将三条电缆线两两组合成三对,进行三次连续的测量,从而得出电缆线的传输特性和校正因子,对测得的信号进行校正.该方法对传输信号而非反射信号的测量,克服了电缆线损耗引起的对交换反射计的使用限制.     

高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展

从目标空间尺度和传感器空间分辨率的相对大小,把高光谱遥感图像目标检测、识别与分类中的特征挖掘问题划分为多像元、单像元和亚像元3个层次,因而更具自然特性也更适合特征挖掘和目标分类与识别技术的分析。把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测数据信息为主要特色的特征提取,和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类。重点且简明地从高光谱遥感数据光谱曲线与光谱特征、特征提取、特征选择以及特征混合分析几个方面综述高光谱遥感数据/图像的特征挖掘技术的研究进展并通过热点问题展望其未来的发展趋势。     

六端口反射计测量复介电常数的改进方法

提出了六端口反射计测量介质材料复介电常数的一种改进方法,新的算法使测量面与参考面分离,消除了传统测量方法中测量面与参考面无法完全重合引入的误差.给出超越方程的简单准确的数值解法,得到了相对介电常数多值间隔与测量频率和样品长度的关系.实际测量结果表明本文方法的有效性和实用性.     

一种快速稳定的非双曲线型非线性时间序列去噪算法

非双曲线型非线性系统同宿切面点和同宿横截点的存在,使得其时间序列的去噪或轨迹重影变得十分困难。在充分挖掘非线性系统本身特性的基础上,结合Gradient Descent算法的稳定性和Newton-Raphson算法的快速收敛性,提出了一种快速稳定的非双曲线型非线性时间序列去噪新算法,在机器精度内实现了非双曲线型非线性时间序列的去噪。该方法首先计算受扰序列的局部稳定流形和不稳定流形方向,进而确定同宿切面点存在的位置,很大程度上降低了同宿切面对算法性能的影响。不同于现有文献忽视同宿横截点对算法性能影响的做法,研究得出了同宿横截点间的最小距离和干扰噪声均方差二者间的关系,首次定量地估计了同宿横截点可能对算法造成的影响,这无疑对其他算法也将是一个有益的启示。     

空间太阳能电站微波能量传输验证方案设计

微波能量传输技术作为空间太阳能电站（SpaceSolarPowerStation,SSPS）的关键技术之一,目前的研究和验证工作均集中在各单项技术的突破和验证,缺乏针对SSPS系统特点的全面优化设计。文章根据SSPS的工作模式给出了全面验证空间太阳能电站微波能量传输的验证系统方案设计,对收发天线进行了一体化设计,利用了幅度近似高斯分布的发射阵列场分布设计和低反射的接收整流阵列设计,以高精度来波方向测量和高精度移相控制为波束指向控制的技术途径。对验证系统的波束收集效率进行了分析,收集效率可达94.2%,比传统均匀分布系统高出17.6%。验证系统可从系统规模缩比、波束扫描范围、发射天线口径场分布、整流天线处功率密度、反向波束控制方法等方面模拟SSPS微波能量传输工作模式,推动SSPS系统技术的发展。     

微波能量传输系统设计及试验

面向空间太阳能电站应用,进行了固态体制微波能量传输技术研究。针对能量传输波束扩散导致收集效率低的问题,研究了基于人工媒质理论设计的完美匹配层的能量接收整流表面,通过调节人工媒质单元的结构参数实现天线输出阻抗与整流电路输入阻抗的共轭匹配,同时抑制整流电路高次谐波,省去原有匹配及低通滤波器,简化电路结构、实现高效微波能量吸收与转换。以空间太阳能电站规定的波束中心传输微波功率密度限制作为能量接收整流表面设计的约束条件,设计能量接收整流表面,结合固态体制微波能量发射端,搭建5.8GHz小规模微波能量传输系统开展了地面试验验证,实测结果显示整流表面能量转换效率最高为57.7%。此次试验验证了先进的固态能量传输试验系统,为空间太阳能地面缩比试验及未来空间太阳能电站的建设提供了技术支撑。     

基于强化学习的无人机空战机动决策

针对一对一空战中无人机机动决策问题,提出了一种基于强化学习的无人机空战机动决策方法。在强化学习的框架下,分析表征空战态势的各主要因素,建立空战优势函数并以此作为强化学习回报值的基础;设计空战机动决策的动态模糊Q学习模型,对空战机动决策的状态空间进行模糊化作为强化学习的状态输入;选取典型空战动作作为强化学习基本行动,通过各模糊规则的触发强度加权求和实现连续行动空间的覆盖。相对于传统方法,本方法具有更强的鲁棒性和自主寻优性,在不断的仿真和学习中无人机所做的决策水平能够不断提高。     

基于非线性PID控制的无人机飞控系统优化设计

针对固定翼无人机的飞行控制律设计问题,提出了一种基于非线性PID控制原理的控制器。该控制器的比例、积分、微分增益是控制误差的非线性函数。确定该组函数的参数主要根据最优控制理论选择性能指标,采用遗传算法寻优。在此基础上,实现对无人机飞行控制律的优化设计。仿真结果表明,使用该控制器设计的无人机飞行控制回路比用常规PID控制器表现出很大的优越性。     

基于步进频的雷达成像算法研究

在多目标情况下,雷达接收的信号是目标各点散射的矢量叠加,高分辨率的成像可以实现各目标的分离。用于目标成像有多种算法,本文使用基于步进频的卷积-反投影算法(B-P算法)对回波信号进行处理,得到了二维的目标像,同时在增加一根接收天线的情况下,也可以获得各散射点的高度信息。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于CNN 与BiLSTM 的退化设备剩余使用寿命预测

针对DC-DC 变换器难以建立物理退化模型的问题,提出了一种基于卷积神经网络和双向长短期记忆 神经网络的剩余寿命预测算法。首先,通过对DC-DC 变换器中关键器件进行失效模式分析,得到DC-DC 变换 器的失效特征参数;然后,采用卷积神经网络对多传感器信号进行融合和特征提取,获得百分比指数退化指标; 其次,将获得的健康指标输入到融合注意力机制的双向记忆神经网络中,利用注意力机制对输出结果进行加权 融合,利用不同的权重值优化预测模型,最后,利用蒙特卡洛丢弃法获得剩余寿命的区间估计,并通过仿真数 据验证了所提出方法的有效性。