虚拟座舱环境头颈部sEMG采集相关肌肉研究

针对虚拟座舱环境下飞行员头部运动实时准确检测问题,在对头部运动特性进行分析的基础上,系统性地总结了人体头颈部sEMG信号采集的相关研究文献。针对头部突然旋转和俯仰运动,通过实验验证已有的sEMG信号采集方法,确定了利用sEMG信号进行头部运动检测时所需要研究的肌肉及准确的肌肉位置标识以及电极放置方法。     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

大迎角细长旋成体绕流结构演变过程实验研究

 通过烟流显示和测压实验, 系统地观察和分析了尖拱头细长旋成体绕流结构随迎角的演变过程。实验发现在不同迎角下, 不仅细长旋成体绕流结构形态不同, 而且不同流态结构的演变过程所含迎角范围较小,几乎在几度迎角内就可完成。     

提高HDL综合质量的探讨

提出了EDA工具QuartusⅡ和LeonardoSpeetrum组合方式在Altera公司CPLD器件开发中的应用．解决了目前集成电路设计的复杂和门级电路不易管理的一些问题。同时给出了可编程逻辑器件的开发流程以及在设计思路和语言使用上来简化、优化电路设计以提高HDL综合质量的几点探讨。     

无线传感器网络的低功耗研究

在野外等一些环境下的无线数据采集系统中,由于地理环境恶劣、节点数量多等原因很难更换电源电池,因此有效地降低系统各层的功耗、提高系统的生命周期尤为重要.文中在论述传感器节点结构的基础上,分析如何对传感器节点的动态电压调度、MCU能量消耗控制、动态功率管理、收发模块节能等硬件电路以及对MAC层、网络层的软件协议降低系统耗能.     

齿冠形收敛喷管模型气动和红外辐射特性数值研究

针对齿冠形收敛喷管的气动和红外辐射特性进行了数值计算,并与常规收敛喷管进行了对比.在本文研究范围内的结果表明:①齿冠形收敛喷管的推力损失大于常规收敛喷管;②齿冠形尾缘引射外界大气与主流掺混的能力强于常规收敛喷管,核心区长度得到有效衰减;③齿冠形喷管的热喷流3～5μm红外辐射强度在侧向相对常规收敛喷管的衰减量在15%左右,尾缘内倾角对于尾喷流红外辐射强度衰减的影响甚微;④齿冠内倾时,尾向处能遮挡喷管内部热部件.      

航空发动机涡轮转子叶片-盘耦合共振特性分析

首先使用UG软件对某型航空发动机涡轮转子单个叶片和叶片-轮盘进行三维实体建模;然后应用有限元ANSYS软件计算不同边界条件下单个叶片和叶片-轮盘在典型转速下的固有频率及振动特性;最后根据计算结果绘制Campbell图,并进行频率裕度和共振特性分析。     

航空通信中基于PN码的信道估计算法研究

航空移动通信系统（空空信道）中,大的多径时延和多普勒频移会造成非常严重的符号间干扰,高速宽带下尤为突出,使得传统的频域信道估计算法不得不通过提高运算长度和复杂度来实现性能,而航空通信对实时性的要求使其难以工程实现。本文针对空空信道时延长而衰落小的条件,提出一种基于PN码的时域信道估计算法,连续发送N段m序列作为训练序列...     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

多级嵌套L型阵列及其测向算法

针对基于偶数(2q)阶累积量的测向算法中测向性能提高有限的问题,提出了一种基于多级嵌套 L 型阵列的2维测向算法。首先利用阵列的多级嵌套结构和2q阶累积量,形成具有更多自由度的虚拟均匀面阵;然后使用2维平滑方法,恢复其2q阶累积量矩阵的秩; 采用2维MUSIC算法,进行方位角和俯仰角的估计。与常规的2q MUSIC 算法相比,所提算法不仅具有更好的测向精度,而且由于虚拟均匀阵包含更多的虚拟阵元,因此能够估计更多信源的方位角。另外,针对该L型阵列的最优配置问题,推导了各级子阵阵元数的最优和次优分配表达式。仿真结果表明这些结论的正确性。