存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。     

火箭发动机尾部结构优化研究

针对火箭发动机尾部壳体烧穿故障导致系统级失效的突出问题,运用贝叶斯网络模型推得影响系统可靠性的薄弱环节,结合试件性能与残骸分解数据,分析系统故障机理。采用有限元数值计算手段,由流场计算分析固定支架结构破坏后发动机内流场情况,进而明确系统结构优化方案。经结构优化考核试验,火箭发动机外壁温升降低62.17%,系统可靠性提高0.62%,实现可靠性增长的目的。     

浅谈航空公司联盟对中国民航的影响

随着航空运输市场自由化,建立国际航空联盟、形成全球性的航线网络结构已成为民航运输业发展的一大趋势。国际航空联盟是航空公司进入国外航空运输市场、实现全球化发展战略的有效途径。目前国航和上航加入了星空联盟,南航和东航则选择了天合联盟。航空公司联盟的     

试验

联合防区外武器完成首次飞行测试 雷锡恩公司的联合防区外武器C-1完成首次自由飞行试验，从而使世界上第一个具有网络功能和移动海上目标攻击能力的防区外武器接近初始作战能力。     

100座级飞机如何帮助网络型航空公司做大做强枢纽——E190飞机在南航“广州之路”战略中的作用

网络型航空公司的最大竞争优势在于在其庞大的网络覆盖和众多的航线、航班选择：直达或中转；本公司或联盟；不同的时日；不同的时段等。在航线网络中，枢纽是核心部分。正确的枢纽战略是第一成功要素。然而，没有座级适当的飞机，再好的枢纽战略也无法实施。本文以中国南方航空广州枢纽为例来阐述100座级的飞机如何可以帮助网络型航空公司成功实施枢纽战略。     

基于网络编码的空间DTN中CGR改进算法

随着空间通信技术的发展,卫星节点的增多,以及容延迟容中断通信需求的不断提高,空间DTN (DelayTolerant Network,容延迟网络)环境中各通信节点间的路由技术日益重要,相继出现了多种适用于DTN的路由技术.基于空间DTN的结构与特点,对CGR(Contact Graph Routing,接触图路由)算法以及基于编码的路由算法进行了分析比较,然后针对空间DTN中CGR算法的缺点和不足,研究提出了基于NC(Network Coding,网络编码)的空间DTN中的CGR改进算法(NC-CGR),并通过仿真实验平台对算法性能进行了分析评估.仿真结果表明,相比于CGR算法,NC-CGR算法在链路传输时延、传输包裹数目、中继缓存大小、链路丢包率等不同条件下的适应性方面均表现出较大优势,更适用于具有复杂拓扑、带宽受限、高动态特性的空间DTN环境.     

航路网络生成及优化

空中交通流运行的安全性和成本取决于航路网络结构。基于节点度实现航路网络枢纽节点和干线节点分层,利用全局耦合生成主干网络,运用距离连接概率实现干线节点社区化,采用连接概率生成社区网络;采用DBSCAN聚类算法,基于角度和距离实现航路网络优化;以中国大陆空域为例,实现了主干航路网络和局部干线航路网络的生成及优化,验证了方法的可行性。在与相关研究对比,基于节点度的枢纽节点选取更加客观合理,所构建的分层航路网络结构符合机场点的分布特性,采用DBSCAN聚类算法优化效率明显提高。     

综合模块化航电系统FC网络的机内测试设计

针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.     

深度置信网络在发动机气路部件性能衰退故障诊断中的应用研究

为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。