基于类战斗机座舱人机界面的拖靶遥测显示软件设计

分析了三代战斗机以来座舱人机界面的特点及技术发展趋势,针对拖靶领航员对遥测信息的显示需求,设计优化了人机界面,研究开发了各参数显示控件实现了虚拟仪表显示,通过嵌入MapInfo数字地图实现了绘制航迹,对遥测信息实现了图形化参数显示,应用Vc++和OpenGL混合编程完成了基于平显和多功能显示器人机界面风格的遥测显示软件设计,并分别通过仿真和与实际设备联试进行了验证。     

基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）的土壤湿度反演模型,利用遗传算法（GA）的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.69%,最大相对误差（MRE）为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.956 9。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型（PSO-SVM）及反向传播（BP）神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。      

基于RTK-GPS的提梁机组协调控制系统设计

双提梁机组协调控制系统利用对称布置的双频载波相位RTK-GPS(Real-Time Kinematic difference Global Position System )接收机完成对提梁机位置、航向位姿信息的测量,通过卡尔曼滤波与里程计融合,消除坐标定位信息的波动,提高位姿测定的精度;单机采用基于CAN (Controller Area Network)总线的网络控制系统,机组间数据传输采用无线网络,构成混合网络控制系统;采用基于双闭环的同步控制策略实现对两提梁机的同步协调控制.实际应用结果表明,两提梁机间相对位置偏差不超过0.1m,相对航向角度偏差不超过0.1°.      

基于机器学习的管材数控弯曲质量预测

在管材数控（NC）弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数（RBF）神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机（SVM）建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。 该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。      

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

北斗RDSS用户机测试系统关键技术研究

为了实现对北斗RDSS用户机检测的需求,研制了专用测试系统。介绍北斗RDSS用户机测试系统的基本组成和工作原理,分析了测试系统研制涉及到的部分关键技术：系统建模仿真、RDSS出站信号模拟、RDSS入站信号接收、入站信号质量分析等,最后列举了所研制的测试系统到达的主要技术指标。     

基于混合多智能体遗传算法的作业车间调度问题研究

针对作业车间调度问题(JSP)的非确定性多项式特性与解空间分布的大山谷属性,本文提出一种多智能体遗传算法(MAGA)与自适应模拟退火算法(ASA)的混合优化算法,用于寻找最大完工时间最短的调度。首先,将每个染色体视作独立的智能体并采用工序编码方式随机初始化每个智能体,结合多智能体协作与竞争理论设计了实现智能体之间交互作用的邻居交互算子,进而利用一定数量智能体进行全局搜索,找到多个适应度较高的可行解。其次,为避免算法陷入局部最优,采用ASA对每个智能体开展局部寻优。最后,通过基准测试库中典型实例的计算结果验证了该算法的有效性。     

北斗RDSS用户机测试系统关键技术研究CSCD

为了实现对北斗RDSS用户机检测的需求,研制了专用测试系统。介绍北斗RDSS用户机测试系统的基本组成和工作原理,分析了测试系统研制涉及到的部分关键技术:系统建模仿真、RDSS出站信号模拟、RDSS入站信号接收、入站信号质量分析等,最后列举了所研制的测试系统到达的主要技术指标。     

北斗RDSS用户机测试系统关键技术研究

为了实现对北斗RDSS用户机检测的需求,研制了专用测试系统。介绍北斗RDSS用户机测试系统的基本组成和工作原理,分析了测试系统研制涉及到的部分关键技术：系统建模仿真、RDSS出站信号模拟、RDSS入站信号接收、入站信号质量分析等,最后列举了所研制的测试系统到达的主要技术指标。     

基于支持向量机方法的地球同步轨道相对论电子事件预报模型研究

提出了一种基于支持向量机方法(SVM)的地球同步轨道相对论电子事件预报模型. 模型以平均影响值(MIV)作为指标, 筛选出预报输入参量. 这些参量包括, 前一日的大于2MeV电子日积分通量、太阳风速度、太阳风密度、Dst指数和前二日的AE指数. 模型包含回归和分类两个部分, 可以分别对未来一天的电子日积分通量和相对论电子事件强度的级别做出预报. 对2008年样本进行测试, 在相对论电子通量的预报中, 预报值和实测值之间的线性相关系数为0.85, 预报效率为0.71; 对相对论电子事件级别预报的准确率为82%, 可以较准确区分开事件状态与非事件状态. 结果表明, SVM预报模型对相对论电子事件有较好的预报效果.     

协同交互情境下双视图耦合的多用户身份识别

针对目前协同交互情境下,因遮挡和接触等因素引发的多人协作身份识别错误问题,提出一种双视图耦合的多用户身份识别方法.借助深度相机,分别通过骨骼运动跟踪和卡尔曼滤波建立双视图运动跟踪.利用双视图的用户运动跟踪数据构建相互关联的耦合有限状态机,对耦合关系中的具体运动状态进行分析,建立规则算法;引入实时正误标记值进行多用户身份识别的实时监控与耦合矫正.所提方法与基于单视图的多用户身份识别方法进行对比实验,结果表明,在协同交互情境下所提方法对多用户身份识别更具有鲁棒性.      

基于三维场路协同方法的静电损伤仿真测试平台

静电放电已经逐渐成为导致各类电子设备故障的主要原因之一,在电子产品研制过程中通常采用实物测试方式检验产品抗静电能力,但该方式耗费资金过大、可重复性差同时易损伤受试设备。在这种情况下,建立基于三维场路协同方法的静电损伤仿真测试平台有效地解决了上述问题。该平台以电脑仿真技术（CST）软件为基础,通过构建静电放电枪模块,结合受试设备模块和仿真参数设置模块,以时域有限积分法求解器进行仿真,并利用数据输出和处理模块得出结果。利用建立好的仿真测试平台对一台数据传输设备进行8 kV接触放电,观察其表面电流和磁场分布,并对其造成的传导干扰和辐射干扰进行分析。通过建立静电损伤仿真测试平台,实现了静电放电测试的可重复以及无损伤的目的,具有较强的工程指导意义。      

基于分布式平台的FDTD并行算法

基于分布式平台开展一种新的时域有限差分（FDTD）并行算法研究,该算法基于VC++、CUDA5.0平台开发,调用Intel MPI 4.1.0库进行测试,在上海交通大学高性能计算中心图形处理单元（GPU）集群、上海超级计算机中心的“魔方”商用超级计算机以及国家超级计算济南中心的“神威蓝光”国产超级计算机等平台开展软件调试。通过对纯CPU、GPU以及CPU和GPU的混合测试,线程调度水平、核心函数处理速度得到明显提升,同时减少了通信执行时间比例,提高了加速比和并行效率,最后以2×2微带阵列为验证模型进行拓扑优化测试,结果证明该算法准确、有效。      

Quantitative analyses of complexity and nonlinear trend of radio refractivity gradient in the troposphere

In this paper, the complexity and nonlinear trends of Radio Refractivity Gradient (RRG) in the troposphere over selected locations in Nigeria are analyzed and discussed extensively. The RRG is an important parameter in estimating path clearance and propagation effects such as ducting, surface reflection and multi-path on terrestrial line of-sights links. Also, radio wave signal propagating in the troposphere is affected by unpredictability of a weather condition which includes the variations of meteorological parameters such as temperature, pressure and relative humidity. The complex state of the atmosphere, which is the medium for the transmission of radio signals tend to have very strong influence such as scintillation and ducting on the quality of the radio signal, amplitude and phase. Variations in the meteorological parameters also induce variations in the refractive index of the atmosphere which in-turn results in the effect known as radio refractivity. For effective prediction and modeling of radio signal propagation, one should be able to characterize the nature and predictability of the computed RRG information. Chaotic Quantifiers (CQ) such as Phase Plot Reconstruction (PPR), Average Mutual Information (AMI), False Nearest Neighbor (FNN), Recurrence Plot (RP) and Recurrence Quantification Analyses (RQA) are used to assess the RRG. The information reveal, however, is based on the prediction techniques, design and frequency planning of microwave networks which may be useful for optimum performances during atmospheric turbulence.     

基于PC／104的GPS定位定向仪设计

将PC/10 4嵌入式计算机应用到GPS定位定向系统中 ,设计了一套完整的软硬件系统 ,完成了小型化、实时性、高可靠的样机设计和调试。解决了GPS定向系统研制工作中的软硬件设计问题 ,为进一步提高GPS定向或定姿准确度提供了保障。     

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。     

基于高阶奇异值分解的LPV鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器线性变参数（LPV）模型建模中准确度与复杂度之间的矛盾性,提出了一种基于网格化张量及高阶奇异值分解（HOSVD）的凸多胞LPV模型建模及控制方法。首先基于雅可比线性化给出了大包线网格化模型的张量描述形式,然后提出了一种基于HOSVD的多胞LPV模型生成算法,将网格化模型表述为有限个线性时不变（LTI）顶点及权重函数的组合,并基于舍弃的奇异值给出了建模误差的指标,最后结合某航天飞机再入段六自由度非线性模型进行了大包线鲁棒LPV控制器设计与仿真验证,结果表明该方法可获得计算复杂度低且保证建模精度的LPV模型,设计的鲁棒变增益控制器能够使系统快速跟踪姿态角指令信号,并能够保证系统的稳定性和鲁棒性。      

BLDC电机温度退化多段Wiener过程建模

无刷直流（BLDC）电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优。首先,针对电机的加速退化数据进行研究,采用正态加权平均（Gauss滤波）的方式滤波,改进实际数据在模型参数的估计中的应用。然后,引入转换函数对Wiener模型改进,建立多段Wiener模型。其次,以极大化似然函数进行参数估计,计算时采用改进粒子群优化（PSO）算法得到估计值,对比非线性模型的残差的正态性,同时分析各模型理论寿命分布及实际该批次失效分布,确定多段模型合理性;得到的模型结果说明电机在退化过程中发生了退化机理的改变,且变换速度快。最后,以非线性模型不同时刻的寿命分布给出该应力下电机的寿命预测,这对电机的预测与健康管理（PHM）有重要意义。      

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。