一种新的重频特征识别方法

针对雷达脉冲重复间隔类型识别中存在的问题,提出了一种结合神经网络技术的重频识别方法.该方法分别对7种雷达重频模式,提出了新的特征矢量提取方法,并引用神经网络进行识别.实际仿真结果表明该方法是有效的,特别是对重频固定、重频滑变及重频抖动模式在高漏脉冲率的条件下依然具有较高的正确识别率.     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程,基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束,通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法,实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配,应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后,RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

基于距离像特征的复合速度估计算法研究

首先分析了步进频率宽带信号混频处理原理和目标速度对距离像的影响。在此基础上,提出了基于距离像熵和距离像对比度的速度估计算法,详细分析了这两种算法的数学原理、步骤、效果、适用条件等。最后,基于这两种算法又提出了复合速度估计算法,大大提高了速度估计精度。     

语用学视角下的工程硕士英语听说能力培养策略

语用学从具体使用语言的情景出发,结合人、社会、文化等去解释语言的意义。语用能力作为交际能力的重要组成部分,与听说能力密不可分。文章结合语用学基本理论探讨其对全日制硕士学位研究生英语听说技能培养的启示,并提出相关策略,旨在提高工程硕士的英语听说能力,培养实践应用型人才。     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

摹仿的显现与隐匿

"摹仿"理论纵贯西方文论两千余年的发展历史,其诞生于西方文化源起的古希腊时期,经历了"镜子说"、"逼真说"、"再现说"、"反应论"等阶段的演绎,在文艺起源理论、文艺本质理论、文艺创作理论及揭示文艺与现实关系方面影响巨大,始终处于西方传统文艺理论的中心视野。     

磁锁式双稳态自锁阀响应特性理论研究

空间飞行器推进系统中大量使用磁锁式双稳态自锁阀,其响应特性是设计中的重要环节,直接影响推进系统的精确控制。由于自锁阀一般采用双线圈控制,两驱动线圈间存在互感现象,响应特性的设计计算与电磁阀有明显区别,有必要对自锁阀的响应特性进行理论分析研究。根据磁锁式双稳态自锁阀工作原理及特点,建立控制电路和磁路等效模型,基于电磁感应定律推导出模型对应的电压平衡方程和力平衡方程,求解得出了自锁阀响应特性简化理论计算公式。公式解释了自锁阀在控制释放回路中感应电流会延长响应时间、增加电流比的原理,明确了自锁阀的动作裕度不会因电流比变化而受到影响的特点。根据推导出的简化理论公式对阀门产品响应特性进行仿真计算,计算结果和产品实际测试数据基本吻合。由简化理论公式研究表明:如自锁阀控制线圈回路中有感应电流,感应电流越大则自锁阀响应时间越长、自锁阀开启或关闭电流比越大,但自锁阀克服外力动作的能力不会因为感应电流存在而受到影响。     

高速转子—支承结构系统动力学的缩尺相似设计方法研究

基于相似理论提出了一种高速转子—支承结构系统动力学的缩尺相似设计方法。以某型涡轴发动机燃气发生器转子—支承系统总体结构为研究对象,考虑结构的动力学特性相似,建立了几何尺寸参数、支承刚度的缩尺比例,使缩尺后的转子—支承系统与全尺寸的原型相比,具有临界转速成比例、转子振型保持一致的动力学特性;随后,基于该缩尺模型,指导了供实验室使用的航空发动机整机试验器转子—支承系统的结构设计;最后,建立了整机试验器转子—支承系统的"超模型"并进行仿真计算,结果验证了该相似设计方法的合理性和有效性。     

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题,基于拓扑分析中的持续同调性理论,本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法,该方法在大脑全尺度距离范围之内,通过不断增加阈值,运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征,并用条形码和持续图对拓扑特征可视化,最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明,该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。