基于Kohonen网络的动目标实时定位融合算法

为完成对动目标的实时定位测量,有效减小测控装备组网测量实时跟踪定位误差,在建立多定位子系统组网混合式融合结构模型的基础上,利用Kohonen网络的自组织特征映射模型特点,确定各组交会数据的权值,并将其输入1个Kohonen网络进行在线竞争、融合求得目标的位置信息,增强了目标实时位置信息的连续性、完整性,减小了实时定位误差。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

航电环境下双冗余交换式FC网络的建模与仿真

通过分析光纤通道(Fibre Channel,FC)网络架构、协议及其冗余机制,将双冗余交换式FC网络抽象成链路、端口、终端、交换机和数据模型,开发航空电子环境下的双冗余交换式FC网络的仿真工具,仿真工具提供网络的吞吐量、数据传输延迟等网络性能评价指标。将实例网络实测和仿真的结果进行比较得出:时延误差和吞吐量误差在合理的随机变化范围内,其随通信负载的变化趋势一致,说明所建仿真模型能够反映航空电子FC网络的工作特性。     

基于Shupe系数的光纤陀螺光纤环评价方法

针对当前缺乏有效的光纤环温度性能评价方法确保光纤陀螺整表全温精度的问题,搭建了光纤环温度测试系统,提出了一种光纤环评价方法。该方法不但能够评价光纤环的温度性能,而且能够反映陀螺整表的全温精度。根据测试结果,分析了基于Shupe系数的线性误差和线性补偿后的非线性误差。其中,前者代表了光纤环的温度灵敏度,后者代表了光纤环的可补偿程度,两者共同构成了光纤环的评价指标。利用该测试系统测试了数十只同一尺寸的光纤环,非线性误差小于0.022(°)/h,补偿后整表的全温零偏稳定性小于等于0.01(°)/h(-40℃~+60℃,1℃/min),为后续高精度光纤陀螺的生产提供了一定的指导。     

通信导航融合定位技术发展综述

详细分析了蓝牙、Wi-Fi、超宽带、移动通信网络等多种无线网络通信导航融合定位技术的发展现状,并阐述了其面临的挑战,提出了多网融合方法可以提升室内无缝高精度位置服务的可靠性。利用5G移动通信网络,与北斗/GNSS卫星导航系统结合,可以实现相互增强。最后,从天地一体定位导航与授时体系和仿生通信定位导航两方面介绍了通信导航融合定位技术的未来发展趋势。     

基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法CSCD

针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的拦截弹攻击对象匹配方法。基于传统防空导弹飞行时序与流程构建拦截弹飞行轨迹库,以轨迹库为训练样本对LSTM网络进行训练,并以此为基础构建航迹预测模型与对象匹配模型,实现对拦截弹攻击对象的识别。仿真结果表明,该方法能够有效识别拦截弹拦截目标,为后续的巡航弹突防研究提供支撑。     

HP8409C自动网络分析仪在雷达截面测量中的应用

进行雷达截面(RCS)测量时,主要问题是需要消除测量数据中非期望信号的影响.为此,提出了一种使用 HP8409C 自动网络分析仪测量目标 RCS 的方法,介绍了测试系统的设置和工作原理,以及借助仪器校准功能和所扩展的时域能力完成非期望信号的消除处理.说明 RCS非暗室测量的可行性,简述了 HP8409C 的扫频测量、校准步骤以及外场测试的结果。     

磨削表面粗糙度在线实时测量的研究

在试验研究的基础上,研制了一种新的光纤表面粗糙度在线测量系统。以光散射法为理论基础,用光纤束作为传感器,并用单片机进行数据处理和实时显示。针对外圆磨削在线检测中存在的冷却液、工件尺寸变化、环境干扰以及仪器的装夹与对中等问题进行了研究,找到了改进或解决的办法,从而更利于该测试技术的实施与推广。     

采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪研究CSCD

对采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪进行了理论研究,采用角动量理论首次推导了双模压缩态输入的光子纠缠光纤陀螺仪的相位检测灵敏度,并证明了当光子数足够大时,可以达到海森堡极限。针对采用双模压缩态的光子纠缠光纤陀螺仪的二阶符合计数探测方案远未达到海森堡极限的情况,通过考察光子纠缠光纤陀螺仪各输出态的二阶符合计数对总的二阶相关光强的贡献,发现二阶符合计数探测方案存在量子增强信息的抵消,也即其中一个接收端光子数为偶数的输出态和光子数为奇数的输出态的二阶符合计数形成互补的倍频干涉条纹,进而相互抵消。因此,需要优化探测方案,提取完整的量子增强信息,才能实现海森堡极限的相位检测灵敏度。     

基于光纤光栅与BP神经网络的孔边裂纹监测研究

含孔金属结构的孔边裂纹监测对于保障飞行安全,增强飞机结构可靠性具有重要意义。为实现对孔边裂纹扩展的监测,进行含有孔边角裂纹的含孔铝合金板疲劳加载试验,得到含孔铝合金板试验件的a-N 曲线以及孔边裂纹扩展过程中光纤光栅应变传感器中心波长偏移量;利用包络分析法、BP 神经网络等损伤识别算法对试验数据进行处理与分析;建立能够以光纤光栅应变传感器中心波长偏移量识别孔边裂纹扩展的监测模型,并通过试验对监测模型进行验证。结果表明：此监测模型可有效识别出孔边角裂纹的扩展与穿透,对孔边角裂纹扩展长度监测的准确度达到了97.2%,未来可应用于全机地面疲劳试验、飞机结构健康监测等多种场景。