基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。     

地球同步卫星BSR硅太阳电池阵输出功率衰减规律分析

长期受粒子辐照、紫外辐照等因素的影响,地球同步卫星的太阳电池阵输出功率会出现较为明显的衰减。这里选取某地球同步卫星使用的背表面反射(BSR)硅太阳电池阵为研究对象,采用光强因子和温度因子修正太阳电池阵的输出功率,使用局部加权回归散点平滑法(LOWESS)分析了其在设计寿命期间的输出功率衰减规律;同时基于LOWESS建立了预测模型,用于硅太阳电池阵超寿运行期间的功率预测。实测数据表明:本文构建的预测模型可以满足超寿地球同步卫星在轨管理使用需求。     

基于小波包能量谱的航天器在轨泄漏漏孔形状辨识方法

为了实现对航天器在轨泄漏漏孔形状的准确辨识,提出基于小波包能量谱和支持向量机的航天器在轨泄漏辨识方法。首先分析圆形、长方形、正三角形3种典型形状漏孔之泄漏信号的频域特点,之后运用小波包能量谱提取不同形状漏孔泄漏信号的特征值,最后运用提取的特征值配合支持向量机建立辨识模型,实现对漏孔具体形状的辨识。对该辨识方法进行试验验证,将3种形状的漏孔分为A、B两组,利用A组漏孔进行泄漏信号特征值提取与辨识模型的训练,再对B组漏孔进行辨识准确率测试;结果表明该方法可以实现对不同形状漏孔的辨识,在合适的小波包分解层数下,总体辨识准确率可达95.9%。     

Transient simulation of regression rate on thrust regulation process in hybrid rocket motor

The main goal of this paper is to study the characteristics of regression rate of solid grain during thrust regulation process. For this purpose, an unsteady numerical model of regression rate is established. Gas–solid coupling is considered between the solid grain surface and combustion gas.Dynamic mesh is used to simulate the regression process of the solid fuel surface. Based on this model, numerical simulations on a H2O2/HTPB(hydroxyl-terminated polybutadiene) hybrid motor have been performed in the flow control process. The simulation results show that under the step change of the oxidizer mass flow rate condition, the regression rate cannot reach a stable value instantly because the flow field requires a short time period to adjust. The regression rate increases with the linear gain of oxidizer mass flow rate, and has a higher slope than the relative inlet function of oxidizer flow rate. A shorter regulation time can cause a higher regression rate during regulation process. The results also show that transient calculation can better simulate the instantaneous regression rate in the operation process.     

无控武器对地攻击精度分析

针对目前无控武器对地攻击精度影响因素来源单一,分析影响精度的多种误差源。建立直升机无控武器命中精度分析模型,针对平飞方式下的无控武器命中精度问题,采用蒙特卡洛法多次仿真。针对命中精度与各个误差源的关系方程,提出采用多元线性回归法对仿真结果进行分析,给出误差源对命中精度的影响程度。对关系方程和误差影响程度进行显著性检验,使其更加准确、可信。     

基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。     

基于PLS的大型客机价格预测研究

大型客机的定价是否合理直接关系到其市场占有量和能否取得商业成功.以波音和空客干线飞机的相关数据和价格为样本,基于偏最小二乘回归分析法(Partial Least Squares,PLS)建立了大型客机的价格预测模型.利用该价格预测模型,结合等工程价值比修正,对国产大型客机C919的价格进行了预测,并对上市时间和产量对价格的影响分别进行了计算分析,给出了价格随时间和产量的变化趋势.对C919的上市时间、产量和定价等决策问题具有一定的指导意义和参考价值.     

最大熵磁共振成象理论

由于在实际磁共振成象系统中，只能得到有限的频谱数据，利用传统的ＦＦＴ方法重建磁共振图象，将导致截断的伪影和低的分辨率。本文提出了一种基于ＡＲ模型的最大熵磁共振成象算法，利用ＡＲ模型外推未知频谱数据，替代了ＦＦＴ方法的填零法重建，并利用了ＢＵＲＧ算法中的ＡＲ模型参数计算的有效性，不仅消除了截断伪影、抑制噪声、提高了分辨率，而且使重建时间与ＦＦＴ方法相当，完全适用于临床应用。     

历史的回归与过去

中国历史悠久,古遗迹遍布全国.经过岁月的洗礼,这些遗迹有的被深埋地下,有的只剩下断壁残垣--复杂的地形地貌为发掘这些历史遗迹带来极大的不便.     

基于Java的CSCW框架及实现研究

通过对目前业已成熟的和正在实施的分布处理系统的对比分析，及深入探析CSCW内在机理及实现机制，本文提出了一个基于WWW的CSCW框架模型，并进一步借助当前的Java语言，构筑了一个相对简单的基于Java的CSCW实现框架JSCW（Java支持的协同工作系统），从而为进一步研究基于WWW的CSCW系统奠定了基础。