基于NB-IoT的智慧停车系统研究与设计

为解决停车难问题,基于物联网和云计算等信息化手段,提出一种基于NB-IoT的智慧停车系统解决方案,采用NBIoT模组及地磁传感器实时采集停车位状态信息,通过中国电信NB-IoT窄带无线通信技术将停车位状态信息实时发送到云端服务器,实现全城车位信息的统一发布和管理;用户可通过手机App实时查看所在城市停车位状态信息,并可进行在线车位预定、在线支付及车位导航。     

一种在轨卫星控制分系统风险等级预测方法

使用2009至2020年某卫星控制分系统质量案例数据,提出一种基于BP神经网络的在轨卫星控制分系统技术风险等级预测模型。挖掘历史相关数据,建立在轨卫星控制分系统风险评价体系。排除风险源中的冗余信息,将重要信息数据离散化后,以BP神经网络进行训练,最终得到在轨卫星控制分系统风险等级预测模型。通过试验验证该模型可准确有效预测在轨卫星控制分系统风险等级,为卫星在轨风险控制提供支持。     

灰色模型GM (1,2)在机场旅客吞吐量预测中的应用

通过对影响机场旅客吞吐量的主要因素进行灰色关联分析,建立GM(1,2)预测模型,并且根据首都机场旅客吞吐量的实例进行预测,实现了灰色系统理论在机场旅客吞吐量预测中的应用。通过精度的检验以及与实际情况的比较,说明GM(1,2)模型应用于机场旅客吞吐量预测的精度较高,结果可信。     

条件数与遗传—神经网络相结合的乒乓球比赛预测方法

论文针对实际比赛中经验确定的乒乓球比赛技术指标较多的情况,尝试采用条件数计算分析方法对运动员在比赛中采用的关键技术指标进行筛选,建立了遗传-神经网络乒乓球比赛预测模型,并提出了利用模糊集理论建立可信度函数对预测结果进行评价的方法。预测结果表明:采用逐步回归方法、传统的遗传-神经网络模型、改进的遗传-神经网络模型得到的预测值可信度分别为0.59、0.69、0.76,采用改进的遗传-神经网络模型对比赛预测结果的可信度较高,该方法可以为比赛技术分析提供较高可信度的决策支持。     

基于深度神经网络的飞机结冰冰形预测模型（英文）

结冰是威胁航空飞行安全的重要因素,适航条例要求需要根据不同结冰工况开展结冰安全评估。由于飞机结冰过程十分复杂,快速预测结冰冰形仍是当前面临的重要挑战。基于深度置信神经网络(Deep belief network,DBN)及栈式自动编码器(Stacked auto-encoder,SAE)深度神经网络建立了一种高效的飞机结冰预测模型。在完成网络结构详细设计的基础上,利用结冰数值计算方法构建的冰形样本空间,实现神经网络训练。以NACA0012翼型为研究对象,开展了冰形预测研究。结果表明:构建的预测模型能够准确地捕捉飞机结冰过程中的非线性行为,进而实现冰形的高准确度预测。预测模型为飞机结冰分析提供了一种有效的方法。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

基于BP神经网络的锂离子电池SOC估计研究

根据恒流放电条件下锂离子电池端电压与荷电状态(SOC)映射关系图像的特点,提出了基于BP神经网络和最速下降法的锂离子电池荷电状态(SOC)估计算法。利用matlab软件编写算法程序,结合实验数据对BP神经网络进行了训练,并将经过训练后的BP神经网络应用于SOC预测。实验结果表明,误差在大部分时候低于10%,基本满足动力电池电荷状态估计的精度要求。     

基于灰色-神经网络联合模型的大型冷却塔风效应预测

基于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色-神经网络联合的大型冷却塔平均位移和风振系数预测模型。该联合模型增强了预测结果的自适应性和准确性,能解决因气弹模型试验中测点样本数目太少而无法直接建立神经网络预测模型的局限。通过某大型冷却塔气弹模型风洞试验结果的算例分析,表明该组合模型对于平均位移和风振系数的预测结果均与试验结果吻合良好,随后基于已训练的模型给出结构风振反应精细化分析所需的输入参数预测结果。这为冷却塔结构风效应的精细化研究提供了一个新的有效方法。     

时滞系统的Elman网络多步预测模糊控制方法

讨论了Elman神经网络的结构与学习算法,研究了基于Elman网络的动态系统辨识模型、预测模型及预测算法,并与模糊控制相结合,研究神经网络多步预测模糊控制方法。仿真结果表明该方法可以提高系统的鲁棒性及稳定性,多步预测最佳模糊控制的控制精度及ITAE指标均较无预测时要优。     

一种方形盒坯料快速设计方法

针对冲压件坯料设计存在的难题,本文以方形盒冲压件为对象,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和有限元反向法(IA)的快速坯料设计方法。利用神经网络高度的非线性映射能力,建立方形盒零件几何形状和坯料轮廓尺寸的映射模型。利用有限元反向法为RBFNN提供训练样本,同时采用基于变形路径的坯料优化方法改进了训练样本的精度,提高了RBFNN模型对的坯料外形的预测能力。实验证明采用RBFNN-IA方法可以实现方形盒坯料的快速设计,而且可以提高坯料的预测精度。     

任意形状目标的多分辨时域(MRTD)散射特性分析

应用三维多分辨时域(Three-dimensionalmu ltiresolution time-dom ain,3D-M RTD)方法研究一些具有任意形状目标的雷达散射截面(R adar cross-section,RCS),其中M RTD中的电磁场量用小波函数Battle-Lemarié的三次样条尺度函数展开。推导出了严格的M RTD方法的场的时空迭代关系式及M RTD方法的三维散射模型,其中包括基于最近邻网格近似的表面等价电流的计算、散射场的近-远场变换和基于离散的傅里叶(Fourier)变换的RCS计算式。采用M RTD方法(并采用其适用的近似网格剖分方法)研究了从低频(瑞利和谐振模式)到高频(准光学模式)的几种结构的双-站(Bi-static)RCS模式。与传统的时域有限差分(Finited ifference time-do-main,FDTD)法的结果进行了比较,发现M RTD方法较FDTD方法节省相当的计算空间和时间。     

ADS-B广播式自动相关监视原理及未来的发展和应用

广播式自动相关监视（ADS-B）是一种基于GPS全球卫星定位系统和地／空、空／空数据链通信的航空器运行监视技术,其中978 MHz的ADS-B技术——UAT系统在通用航空领域空管方面有广泛应用。中国民航飞行学院作为亚洲最大的飞行学院率先在亚洲应用ADS-B技术,从2005年至今,ADS-B系统累计运行超过10万飞行小时,工作稳定可靠。该系统极大地提高了飞行训练容量和飞行训练监控的能力。虽然学院应用了ADS-B技术,但只应用了它的部分功能。实际上ADS-B技术还有很多功能没有使用,如FIS-B和TIS-B功能等。利用学院现有的设备,未来ADS-B具有极大的应用空间。由于ADS-B采用TDMA和随机寻址广播技术,最大实时监控飞机多达500架。本文就ADS-B中的TDMA和随机寻址广播技术以及它未来广泛的应用前景进行粗浅的讨论。     

(001)SiO2衬底上LiNbO3光波导薄膜的制备

采用脉冲激光淀积技术,在（００１）取向的ＳｉＯ２衬底上制备了ＬｉＮｂＯ３薄膜。为了防止淀积过程缺氧,往淀积腔内充入１０～１５Ｐａ的流动氧气,淀积速度０．３～１．０ｎｍ／ｍｉｎ,淀积时间１ｈ,淀积结束后,充入０．６Ｐａ的氧气,在６５０℃保温０．５ｈ。采用ｘ射线衍射和扫描电镜对ＬｉＮｂＯ３薄膜的微观结构及表面形貌进行了检测。结果表明：ＬｉＮｂＯ３薄膜具有（０１２）,（０２４）典型的ＬｉＮｂＯ３粉末晶体衍射峰,薄膜成分晶体结构比较纯净,而且薄膜表面光滑。利用棱镜耦合法将波长为０．６３８μｍ的激光束耦合到ＬｉＮｂＯ３薄膜中,观察到ＬｉＮｂＯ３薄膜具有较好的光波导性能,可望应用于非线性光学器件     

基于三次样条插值的时滞GDM(1,2)模型构建及应用

针对具有时滞特征的输入输出系统,建立了灰色时滞GDM(1,2)模型。并结合三次样条插值和粒子群优化算法,求解出模型的3个参数[a,b,τ]。相对于先利用灰关联分析确定出时滞参数τ再求解灰预测模型的方法,把时滞参数τ融入模型中求解,避免了参数求解过程中的误差传递;并且还消除了时滞参数τ必须为整数的限制,使模型更加贴合现实中滞后期数不一定为整数的实际情况。最后将模型应用于公路旅客周转量的预测问题,实例表明该模型在具有时滞特征的输入输出系统预测中具有较高的精度。     

基于LMI的一类LPV系统的自调整输出反馈极点配置

具有良好的暂态响应的控制系统,其闭环系统的极点必须位于特定的区域。本文通过输出反馈,用三个线性矩阵不等式（ＬＭＩｓ）将线性定常系统的极点配置在左半平面一个圆域内。同时,针对一类线性变参数（ＬＰＶ）飞行器控制系统,通过一组ＬＭＩｓ用自调整输出反馈将该系统的极点配置到满足暂态性能要求的区域,为设计全包络线飞行器控制系统提供了理论基础。导弹系统仿真例子说明了该方法的可行性。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

浅谈PON网络的工程测试方法

PON是将光网络单元(ONU)安装在住家用户或企业用户处,是最靠近用户的光接入网应用类型。本文介绍了PON网络的相关测试,包括PON网络的测试仪器选用、测试要求、测试方法以及注意事项。     

基于AOV图及二叉树的梯形图与指令表互换算法

通过对可编程逻辑控制器(Programma blelogic contro ller,PLC)的梯形图语言及指令表语言的分析,提出了基于AOV(Activity on vertex)有向图和二叉树实现梯形图与指令表程序相互转换的算法。转换算法将梯形图映射为AOV图,并由其建立二叉树来表示指令间的逻辑关系,通过遍历二叉树实现PLC梯形图与指令表的转换。文中给出一个转换实例,介绍了算法思想及其实现步骤。该算法具有通用性,适于复杂控制逻辑的梯形图,已成功用于水电自动化监控系统中的PLC编程软件平台。     

基于Contourlet域SOT结构的SAR图像相干斑抑制算法

把SOT结构引入到能够最优表示图像的Contourlet变换中,结合Contourlet系数域的结构特点和SAR图像相干斑乘性噪声模型提出了一种新的相干斑抑制算法。对基于小波系数域SOT结构的相干斑抑制算法中固定在一个低频尺度中选择根系数的方法进行了改进,根据SAR图像的匀质性条件自适应地在两个不同低频尺度中选择根系数。把该算法应用到实测SAR图像中取得了很好的目视效果,各项指标得到了有效提高。     

扩展分形在SAR图像特定尺寸目标检测中的应用

介绍了扩展分形(Extended fractal)技术在合成孔径雷达(SAR)图像特定尺寸目标检测中的应用。与传统的检测特征相比，扩展分形特征不仅可以依靠时比度从背景中识别目标，而且对目标物体的尺寸敏感。文中对扩展分形的定义以及扩展分形的均值和方差进行了分析，表明了扩展分形对目标尺寸和对比度的敏感特性。在扩展分形定义中，通过比较不同的能量增长间隔比值对扩展分形均值和方差的影响，确定了最优能量增长间隔比值，将扩展分形技术用于对实测SAR图像中特定尺寸目标检测，得到了良好的识别效果。实验表明，扩展分形技术对特定尺寸的目标具有很好的检测性能。