校正训练算法在半连续HMM中的应用

隐马尔柯夫模型用最大似然准则训练的结果，能保证训练过程的最佳，但却不能保证识别过程的最佳，从识别时的最小误识率出发导出的各种准则之下的训练方法，能有效地提高系统的性能。本文将校正训练（CT）算法应用于半连续隐马尔柯夫模型（SCHMM）的训练过程，给出了算法的具体实现步骤，同时对于所需的易混集的建立方法，采用一种适于中小词表系统的动态构造方法来实现。     

基于改进NSGAⅡ的航空发动机LQ/H∞控制器设计

对第2代非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)进行改进,提出以非支配序为进化方向的微分进化(DE)算法代替传统的遗传操作,提高了算法的收敛速度.针对目前航空发动机多变量控制领域广泛关注的线性二次型调节器(LQR)控制与H2/H∞控制存在的保守性问题,提出了将时域性能指标、二次型性能指标与H∞性能指标相结合,通过改进NSGAⅡ优化权矩阵Q,R,最终获得航空发动机LQ/H∞控制器的设计方法.与其他控制器设计方法相比,基于多目标优化的LQ/H∞控制器目标明确、鲁棒性强且保守性更低.仿真验证结果表明:相比于基于线性矩阵不等式(LMI)的H2/H∞控制器,基于多目标优化的LQ/H∞控制器时域性能提高了4倍,调节时间减少了50%,抗干扰能力提高了15%.     

卫星定位系统与飞行力学

概述了卫星定位系统的发展和应用，重点论述了它与飞行力学的关系，在ＧＰＳ卫星星座布置，地面站测控和用户应用中，飞行力学及其相关学科作为应用基础起到了重要的作用，成为卫星定位这门新兴交叉学科的一部分，最后提出了作为ＧＰＳ高级应用专题的飞行力学若干研究课题。     

T250与30CrMnSiA异种材料焊接工艺技术

从冶金方面分析了T250与30CrMnSiA材料焊接工艺性。通过手工钨极氩弧焊焊接工艺研究试验,选择焊丝材料,确定材料焊接状态,制定了合理有效的焊接工艺规范和措施。采用光学金相显微镜、维氏硬度测试和力学性能检测等手段,对T250与30CrMnSiA异种材料焊接接头金相组织、力学性能和显微硬度等方面进行详细分析。结果表明,T250和30GrMnSiA异种材料具有良好的焊接性,填充HT250焊丝,采用热输入量较小的焊接电流进行焊接,接头强度与30GrMnSiA材料强度相当。     

基于ANFIS的舵阻横摇系统

在MATLAB环境下建立了舵阻摇系统的非线性模型．基于所建立的非线性模型和ANFIS控制算法进行了仿真实验。运用Simulink工具箱得到仿真曲线．通过仿真曲线可以看出此控制器具有良好的鲁棒性能．通过对比减摇前后的仿真曲线得出,ANFIS算法对于舵阻摇系统的拉制有效,减摇率为23%左右,减摇效果较好。     

强非线性自由振动问题的一种解法

本文用改进了的L－P法研究了一类保守系统强非线性自由振动问题；在此基础上，用插值摄动法[1]进一步研究了更一般的非保守系统的自由振动问题。算例表明，本文方法是可靠的。     

风沙流中近床面沙粒三维运动的LES-DEM分析

采用自行开发的大涡模拟( Large-Eddy Simulation,LES)和离散单元法(Discrete Element Method,DEM)耦合的数值计算程序,对风沙气固两相三维运动进行了数值模拟.对近床面沙粒的起跳速度、起跳角、入射速度和入射角的概率分布,以及沙粒展向速度的分布做出统计分析.结果显示:本文所建立两相耦合数值模型,能够复现风沙输移中散体沙粒的运动特征；入射速度和起跳速度服从对数正态分布,并随着来流平均风速增大,概率分布呈现集中趋势；入射角、起跳角分别集中在10°和15°左右,表明沙粒动能向垂直方向转移的趋势；沙粒的展向速度的随来流风速增大而更加显著.     

一种高效数字上变频器及其FPGA实现

数字上变频是软件无线电的关键技术之一。文章首先介绍了数字上变频器的基本原理和组成结构,并对其核心部件之一的CIC滤波器进行了改进,提出了一种能实现任意整数倍内插的高效完全非递归结构,并在ModelSim下进行了仿真。最后,在QuartusII下对使用该结构Sharpened CIC滤波器的数字上变频器系统进行了综合与仿真。     

利用GPS进行角速度确定的研究

提出了一种利用GPS进行载体角速度测量的方法 ,建立了测量数学模型 ,并进行了计算机仿真 ,仿真结果表明 ,该方案可以得到较为满意的结果     

基于互相关向量估计的自适应盲均衡算法

基于互相关估计的盲MMSE均衡算法以批处理方式估计信道输出向量和信道输入信号之间不同延时的互相关向量,得到MMSE均衡器系数。由于涉及到大型矩阵乘积,若在线实现,计算量较大。根据该算法对信道阶数过估计不敏感特性,推导出基于互相关向量估计的盲MMSE均衡的自适应实现算法。自适应算法将矩阵和矩阵相乘转换为矩阵和向量的相乘,大大减少了均衡系数更新计算量,计算量仅为O(K2)(K为矩阵维数)。仿真结果显示自适应算法的收敛性能远远优于目前存在的自适应算法。