基于DOA-BP神经网络的电离层TEC短期预测

影响全球导航卫星系统（GNSS）所需导航性能（RNP）的最大误差源之一是电离层延迟,该延迟与电离层总电子含量（TEC）成正比,因此TEC的准确预测直接影响到GNSS的RNP。探索性地使用2021年提出的澳洲野犬优化算法（DOA）优化反向传播（BP）神经网络,构建DOA-BP神经网络TEC短期预测模型,以欧洲定轨中心（CODE）提供的电离层TEC值作为数据集,训练、测试DOA-BP TEC短期预测模型,实现全球范围和中国区域不同电离层格网点处TEC值的高精度短期预测,并将预测结果分别与传统BP神经网络模型、麻雀搜索算法（SSA）优化的BP神经网络模型（SSA-BP）预测的TEC值进行对比分析,结果表明,相较传统BP模型,DOA-BP模型的TEC预测精度明显提高,且相比其他优化模型（如SSA-BP模型）,预测的TEC精度也占一定优势,能准确反映全球不同时空下电离层TEC的变化特征,可作为电离层TEC短期预测的一种新方法。     

基于卷积神经网络的遥感图像舰船目标检测

针对遥感图像背景复杂、受环境因素影响大的问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)相结合的舰船目标检测方法,利用卷积神经网络可自主提取图像特征并进行学习的优点,避免了复杂的特征选择和提取过程,在复杂海况背景图像的处理中体现出较优的性能;同时,由于军舰样本获取难度大,应用迁移学习的概念,利用大量民船样本辅助军舰目标的检测,取得较好的效果。通过参数调整与实验验证,此方法在自行建立的测试集上检测率达到90.59%,对光照、环境等外界因素具有一定程度的鲁棒性。     

精确制导武器末制导目标识别优化算法研究

针对目前精确制导武器末制导系统智能化发展面临的挑战,结合智能目标识别算法在嵌入式硬件上的计算需求,选取针对小目标具有较好检测效果的YOLOv3网络进行优化部署验证.研究基于BatchNorm层的双正则项神经网络裁剪优化算法、基于TensorRT的INT8量化技术以及面向FPGA计算架构的INT8训练与量化协同优化算法....     

基于融合神经网络的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机的性能退化是影响飞机飞行安全的重要因素。准确预测发动机的退化过程,对于飞机安全飞行具有重要意义。针对航空发动机剩余寿命预测问题,本文提出了一种将卷积神经网络和长短期记忆网络相融合的数据驱动模型。与常规使用单一的神经网络不同,所提出的融合模型结合了两种神经网络的优点,利用卷积神经网络提取数据中的空间特征并采用长短期记忆网络提取时间特征。实验结果证实,在寿命预测中,所提出的数据驱动模型与已有的方法相比,评分和均方根误差分别下降了32%和6.4%,因此,所提出的数据驱动模型可对数据中所包含的信息进行充分挖掘,其对航空发动机寿命预测精度较高,并具有良好的稳定性。     

基于多神经网络的可展开网状天线型面调整方法

为在提高可展开网状天线型面精度的同时减少型面调整的工作量,提出了一种基于多神经网络的型面调整方法。通过分析新型张拉网状天线型面与调整索相关性与耦合机制,首次提出了型面调整策略。以10 m口径的新型张拉网状天线为例进行了数值仿真研究,调整后型面的均方根值从5.4×10^-3m降低到1.1×10^-3m,从而验证了方法的有效性。     

基于GA-AANN神经网络的SDQ算法的航空发动机传感器数据预处理

为实现对输入健康管理系统的航空发动机传感器数据进行数据鉴定、故障诊断以及去除噪声信号干扰,提出了一种航空发动机传感器数据预处理方法。针对双通道传感器航空涡扇发动机,搭建了以合理性检验模块和解析冗余检验模块为主要内容的SDQ算法模型,利用遗传算法优化的AANN神经网络实现传感器的解析冗余检验。采用蒙特卡罗仿真方法,将改进的SDQ算法与一种基于最小二乘法的SDQ算法进行对比仿真验证。结果表明,本文提出的SDQ算法在发动机稳态条件下对阶跃故障和漂移故障隔离的平均正确率分别提高了1.7%和19.1%,在发动机动态条件下对阶跃故障和漂移故障隔离的平均正确率分别提高了12.5%和33.8%。且在多传感器故障诊断和除噪方面性能优异,处理后的传感器信号平均信噪比提高了8.27dB。     

基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测

有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义。从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。      

音频信号联合编码的通用码书研究

为了减小音频信号编码算法的运算量,提出了在线性预测编码、SOM神经网络矢量编码以及Huffman编码相结合的声音信号联合编码算法(以下简称联合编码)的基础上,将算法中原有的专用码书改为通用码书的算法。利用Matlab软件编程进行了专用码书和通用码书条件下的声音信号编解码实验。实验结果表明,在码率相等的条件下,使用通用码书和专用码书的联合编码方法可以得到相近的译码声音质量。使用通用码书的联合编码的最低码率在音频编码格式Opus码率的范围内,且接近Opus码率的下限,而且算法较Opus编码简单,因而实时性较好。文章提出的编码算法可为音频压缩编码的进一步研究提供参考。     

BP神经网络在导弹试验干扰效果评估中的应用

导弹试验时,为了考核导弹的抗干扰性能,须要构建复杂的电磁环境。在分析复杂电磁环境影响导弹作战性能的干扰因素基础上,建立了干扰效果评估的BP神经网络模型,通过试验数据样本进行学习训练。利用训练好的模型对干扰效果进行检验评估,结果表明:基于BP神经网络的干扰效果评估模型具有一定实用性和可行性,可以对一定场景下的干扰效果作出快捷准确客观评价。     

卫星通信中有记忆功放预失真研究进展

目前,卫星通信面临频谱资源紧张和功放功率效率低等问题,虽然采用高阶调制方式可缓解资源紧张问题,但信号通过功放时会产生失真,影响通信质量。功率回退法可在一定程度上改善信号的失真,但会导致功放功率效率不高。功放线性化技术是改善信号质量、提高功放功率效率的有效途径之一。针对卫星通信传输面临的问题,简要介绍目前国内外关于功放线性化技术的研究状况,对各种技术的实现原理和主要的技术手段进行介绍和总结,分析其优缺点;同时,介绍了为提高精度而融合多种预失真技术的预失真算法应用情况;并针对高峰均比等特殊信号,概述了目前信号预处理技术和预失真技术的联合使用情况。最后,指出预失真技术未来的发展方向。