一种基于极大似然估计的信号盲抽取算法

针对盲信号抽取问题,根据极大似然估计原理,给出一种基于极大似然估计的分步盲抽取算法。根据信号不同的延时特性确立抽取信号,完成第一步抽取。由于初步抽取信号存在噪声污染,根据极大似然估计,估计抽取信号的概率密度函数,确立优化代价函数,利用自然梯度方法进行优化,确立最终抽取向量迭代方式,完成对抽取信号优化处理。通过仿真证明算法具有良好的收敛性和抗噪性,在SNR17 d B时,抽取信号与源信号的相似度达到95%。     

基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法

针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

基于神经网络的翼型积冰预测

采用神经网络方法对翼型表面的积冰进行了预测研究.建立了一种型面曲线坐标系,通过坐标变换将积冰外形转化为几何曲线.利用傅立叶级数对此曲线进行拟合,实现积冰外形的参数化.以结冰条件作为输人,冰形参数作为输出构建神经网络,对NACA 0012翼型表面的积冰进行预测.通过将预测结果与实验结果以及数值模拟结果进行对比,说明所提出...     

先进树脂基复合材料在卫星天线系统中的应用

介绍了先进树脂基复合材料在卫星天线系统中的应用现状,总结了工程化应用工作中存在的一些困难,并探讨了先进复合材料设计、制造工艺、空间环境适应性等应重点解决的问题.     

树脂基复合材料结构固化变形的研究进展

复合材料结构件固化变形的控制,无论从原理上,还是从空客公司、波音公司已经取得的成果上来看,都证明是可行的,而且也达到了最初的目标:缩短研制周期,降低生产成本,实现复合材料结构的整体化和设计/制造一体化。     

复合材料冲击损伤超声回波特性及其成像检测

复合材料冲击损伤的评估和无损检测,对于复合材料设计、制造和工程应用与服役都显得非常重要。在众多的无损检测方法中,超声是目前用于复合材料冲击损伤检测与评估的一种最为重要的方法。冲击损伤是复合材料制造、特别是使用过程中容易产生的一种损伤形式,由于复合材料自身工艺结构特     

先进树脂基复合材料在大涵道比发动机上的应用

大量使用树脂基复合材料大幅提高了大涵道比发动机多方面的优异性能。树脂基复合材料的使用需要材料、设计、工艺一体化协作。采用先进的复合材料制造技术,可提高性能、降低制造成本。要想为民用航空市场提供安全、舒适、节能、环保、具有竞争力的中短航程单通道商用干线飞机,使用复合材料是必经之路。     

智能自修复型聚合物基复合材料

自修复聚合物基复合材料作为一种新颖的智能结构功能材料,通过实现微裂纹的自愈合,为预防潜在的危害提供了一种新方法,在一些重要工程和尖端技术领域孕育着巨大的发展前景和应用价值。通过研究自修复体系的结构与修复性能的关系,修复剂的修复机理,以及修复过程的动力学,从而研制出在使用环境下可长期储存,对裂纹能进行快速高效自修复的材料,无论在理论上还是实践上都具有重要意义。     

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...