基于屏蔽数据的航空电源系统可靠性分析

当航空电源系统具有屏蔽寿命数据时,研究逆Weibull型部件可靠性的估计问题.利用Bayes方法和极大似然方法,给出了逆Weibull型部件可靠性的Bayes估计和极大似然估计.利用随机模拟方法对两种估计的结果进行了比较.     

冲击杂波下的MIMO雷达DOA估计方法

研究了对称α稳定分布(SαS)冲击杂波下的多输入多输出（MIMO）雷达目标波达方向（DOA）估计问题,分别提出基于分数低阶最小方差无畸变响应(FrMVDR)的MIMO雷达DOA估计算法和无穷范数归一化最小方差无畸变响应（Inf-MVDR)算法。FrMVDR算法,首先进行冲击杂波特征指数的估计,然后使MIMO雷达接收阵列的分数低阶输出功率最小,实现MIMO雷达的DOA估计。为了避免FrMVDR算法对杂波特征指数估计,提出Inf-MVDR算法,首先用无穷范数对接收信号进行归一化处理,使归一化后的阵列输出功率有界,继而采用传统MVDR算法进行DOA估计。计算机仿真验证了上述两种算法的有效性;同时仿真结果还表明在冲击杂波下,MIMO雷达的空间分集特性可显著提高DOA估计的精度。     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

固体火箭发动机的一种点火药量估算方法

针对传统经验公式估算点火药量存在的不足,从固相点火理论出发,推导得到固体发动机点火药量的计算公式.对不同配置的固体火箭发动机进行点火药量验算的结果表明,该公式估算的点火药量与发动机真实试验药量基本一致,估算精度明显优于传统经验公式,且公式通用性较好.      

二值卷积神经网络综述

二值卷积神经网络（BNN）占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络（CNN）之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。     

改善三元子阵测距精度方法研究

在水声领域,三元子阵测距、目标运动分析(TMA)和匹配场处理(MFP)是被动噪声测距的3种主要技术。文中以三元子阵测距声呐为研究对象,从波束形成、相关系数处理、测向精度改进等方面讨论提高时延估计精度的方法,对工程应用具有一定的参考价值。     

射手模型优化与辨识及其对图像制导的影响

基于数据链通信的人在回路制导模式额外引入了射手动力学而且存在图像信号延时,含有射手动力学的控制回路会对目标在视场（LOS）中的误差角进行跟踪补偿,从而提升图像制导弹药的制导控制性能。为探究射手动力学和图像信号延时对人在回路制导性能的影响,基于真实的图像导引头模型及参数,设计校正网络以满足导引头稳定回路的性能需求;引入两类射手模型,针对射手模型2,优化模型结构并通过贴近真实环境的辨识实验得到动力学参数,弥补了现有建模的不足。基于射手对不同图像信号延时的适应性,对比研究了两类射手模型与不同图像信号延时对导引头控制系统稳定性、快速性和人在回路比例导引制导精度的影响。仿真结果表明：图像信号延时越长,导引头跟踪速度越低、误差角越大,制导系统的收敛时间越长;优化后的射手模型2及其参数辨识更准确地描述了射手的操作行为,对制导系统的影响较低且满足系统性能要求。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。     

复杂异型机匣高效高精度动力学建模及评价方法

为了解决复杂异型机匣模型单元数量大、原始矩阵阶数高导致的动力学计算与后处理困难的问题,提出基于试验模态分析-大规模有限元-子结构缩聚的复杂异型机匣高精度动力学建模及评价方法。以某型直升机主减速器机匣为研究对象,建立该异型构件原始有限元模型并通过模态试验验证模型的有效性,通过分析机匣子结构各阶模态保留主振型,选择模态能量较大处为缩聚点,得到自由度数目大幅减少的缩聚模型,对比验证缩聚前后模态的一致性,并提出一种基于数列相关系数定义的缩聚误差衡量方法,最后利用界面位移协调条件进行子结构耦合,对比整体模型的固有特性以及计算效率。研究结果表明:缩聚矩阵与有限元原始矩阵动力学特性十分接近,固有频率与振型误差均小于4%,且计算时间更短,存储空间占用更少,极大地提高了计算效率。