基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。     

从图像处理的观点出发来看光学遥感器的成像质量

图像处理作为成像链路重要的一部分，充分利用地面去噪声和解卷积的作用，可以一定程度上提高成像质量。文章从不考虑、被动考虑以及主动考虑图像处理3个方面来对光学遥感器的成像质量进行了一些探讨。     

基于深度学习的小目标检测研究进展

随着深度学习方法的快速发展,目标检测作为计算机视觉领域中最基本、最具有挑战性的任务之一,已取得了令人瞩目的进展。现有的算法大多针对于具有一定尺寸或比例的大中型目标,但由于待测目标尺寸小、特征弱等原因,对小目标的检测性能还远远不能令人满意。小目标检测（SOT）作为一种广泛应用于室外远程拍摄和航空遥感场景的技术,近年来受到了广泛的关注,各种方法层出不穷,但是目前对该问题的全面综述较少。从问题定义、算法分析、应用介绍、方向展望等方面对基于深度学习的小目标检测研究进展进行了综述。首先,给出了小目标检测问题的定义,阐述了其技术难点及在实际应用中面临的挑战;接着,从8个不同角度分析了检测器对小目标检测精度较低的主要原因及相应的改进方法,详细归纳总结了小目标检测在各技术方面的研究工作;然后介绍了几个特定场景下小目标检测算法的典型应用;最后,对小目标检测未来的发展趋势进行展望,提出可行的研究方向,期望为该领域的研究工作提供可借鉴和参考的思路。     

基于多头注意力机制的飞机发动机寿命预测研究

针对飞机发动机监测参数多和预测模型不能充分提取监测数据的有效信息等问题,基于一维卷积神经网络（1DCNN）、时序卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制,提出一种新的网络结构以实现飞机发动机剩余寿命的准确预测。对多维特征参数分别建立一个1DCNN-TCN模型,利用两层1DCNN对飞机发动机的多元传感器信号进行特征提取,利用TCN对特征量的时序信息进行记忆,通过多头注意力机制对多个1DCNN-TCN的输出分别进行加权处理,并拼接最终结果。分析结果表明,采用本文方法得到的RMSE和Score值比目前文献中最优值分别降低了6.84%,63.41%。该方法显著提升了飞机发动机剩余寿命预测的准确性。     

液体火箭发动机健康状态智能检测方法

液体火箭发动机健康检测技术是提高火箭安全性和可靠性的重要技术之一,对其进行研究具有重要的学术和工程应用价值.目前的健康检测方法大多基于特征提取和专家经验,智能检测技术水平急需提高.提出了一种基于卷积自编码器的液体火箭发动机健康状态智能检测方法,对发动机多传感器监测数据进行无监督的特征提取和重构,完成对训练集的学习,并基...     

基于视觉显著性和卷积神经网络的机场目标快速检测

针对现有的机场目标检测算法用于大幅面遥感图像时检测速度慢、准确率低的问题,文章提出了一种基于视觉显著性和卷积神经网络相结合的高效、精确的机场目标检测方法.首先,根据机场形状特征,采用基于直线分布特征的视觉显著性检测方法提取候选区域,对机场的可能位置进行粗定位;然后,设计了一种改进的卷积神经网络分类模型判断候选区域是否为...     

样本标签污染条件下的雷达辐射源个体识别技术

针对辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)中由于数据集存在错误标签导致识别率下降的问题,提出了 1种有监督和无监督融合的错误标签识别和纠正方法。首先采用无监督密度峰值聚类方法将数据集中出现的标签错误样本找出,再使用 K折交叉实验对这些标签异常的样本进行预测投票,将得票数多的标签作为错误标签纠正的结果。经过清洗的数据集再通过卷积神经网络进行训练,得到 1个较为理想的辐射源个体识别的网络模型,保证了在样本污染条件下,辐射源个体识别网络仍能具有较好的识别率。文章所提方法的识别率相比未经处理的数据集的识别率在标签错误率小于 30%时平均提高 3.3%;在标签错误率大于 30%时,也能使个体识别率达到 90%左右,验证了文章所提方法在对错误标签的识别和纠正上可以取得较好的效果。     

基于数字高速数据解调的Trellis-Coded MPSK与载波相位噪声

本文基于一种数字解调系统分析了在AWGN信道中载波相位噪声对Trellis-Coded MPSK的影响。同时利用存在载波相位噪声条件下的误码率上界公式，运用仿真工具simulink对未编码情况下的QPSK与Trellis-Coded MPSK及级联卷积编码情况下的QPSK与Trellis-Coded MPSK进行了蒙特卡罗仿真。分析结果表明：TCM-8PSK具有较强的载波相位噪声抑制能力。该结果对于进一步研究TCM-8PSK在卫星数传系统中的应用具有重要的参考价值。     

红外与可见光图像融合的空间碎片识别方法

针对暗弱空间环境中空间碎片的识别问题,提出了一种光照不均匀环境中的空间碎片识别方法。不同于现有识别方案,该方法从光照不均匀导致空间碎片图像源细节丢失造成识别性能下降的角度出发,首先将空间碎片的红外和可见光图像进行深度融合,并建立空间碎片融合图像数据库,然后基于训练样本采用深度学习技术训练得到空间碎片识别模型。算法分析表明,该图像融合方案具有高度的细节保留能力,识别模型具有在暗弱环境中高精度目标识别能力。最后进行了仿真实验,实验结果表明,该识别方案在姿态变化、图像源亮度变化等干扰条件下都具有较好的鲁棒性。     

一种高速卷积编解码器的FPGA实现

在现场可编程逻辑器件(FPGA)的基础上，采用模块化设计，将超高速集成电路硬件描述语言(VHDL)和原理图混合输入，设计了一种可实现数据高速传输的卷积编码器和维特比译码器。在编码器和译码器中采用(7，3／4)增信删余方式以提高编译码效率。设计的维特比译码器速率可达100Mb／s。