基于循环神经网络的空中目标类型识别

为解决在空中目标类型识别过程中,目标特征单一导致识别准确率低的问题,提出一种将雷达信噪比与目标航迹特征相结合的基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的目标识别方法。该方法利用RNN模型在处理时序数据上的优势,挖掘雷达数据隐藏在时间层面的特征;扩展目标特征属性维度,利用智能化模型有效地将雷达信噪比与目标航迹特征相结合,提高目标识别的准确率。应用真实检飞数据,对该方法进行检验,并与传统方法进行对比分析。仿真结果表明,基于RNN的目标智能化识别方法具有更高的准确率。     

论如何合理制订航材采购计划

明确了航材采购计划的重要性,通过总结影响航材采购计划的主要因素,并了解相关预测模型,提出了优化航材采购计划的路径,为合理制订航材采购计划提供指导性建议。     

基于灰色模型的我国铁矿石需求量预测分析

采用将进口量和需求量挂钩来预测铁矿石需求量,摒弃了原有的与粗钢挂钩的预测原则。对我国铁矿石需求量采用灰色预测模型来预测,得出2017年我国铁矿石需求量为21亿吨左右,并指出我国铁矿石需求增长的趋势短期内是难以扭转的。     

航空型号项目风险预测的BP神经网络模型及应用

本研究克服了单纯采用专家风险因子测度方法主观性较强的缺点,以及单纯采用人工神经网络评估模型模糊性的缺点,结合两种方法的优点,利用基于BP神经网络算法的Microsoft Visual C++程序,在专家风险因子测度基础上,通过大量风险评估成功案例数据的训练,成功建立了航空型号项目风险预测模型.该模型可以较为精确、客观地...     

多功能时序控制器的研制

时序控制器的主控板是利用ＭＣＳ－５１系列中的８０３１，ＥＰＲＯＭ２７６４，ＲＡＭ６２６４以及锁存器７４ＬＳ３７３等构成了单片机的最小应用系统，在此基础上，加上少数外围电路组成的控制板，４×４矩阵键盘，４位ＬＥＤ显示器等组成。其特点是采用模块式结构。同一模块采用不同的软件，就可实现不同的功能     

基于软硬件协同设计的航天控制系统综合技术

系统综合的工作,是在深入分析的基础上,合理划分各个组成部分并分配功能,最终将之组成有机的整体.长期以来,由于缺乏合适的设计平台,使得航天控制系统设计难以从一开始就针对目标系统开展方案的验证工作,但SOC的发展为其提供了条件.本文介绍了软硬件协同设计技术在航天控制中的应用,包括系统综合技术的基本概念、设计平台以及设计流程,也简要分析了传统综合技术存在的主要风险,并对比了与SOC设计在最终产品实现上的差异.最后对这种技术在时序控制以及闭路制导中的应用进行了示例说明.     

飞机驾驶舱显示界面脑力负荷判别预测生理模型

针对飞机驾驶舱显示界面脑力负荷的客观判别预测问题,综合采用事件相关电位(ERP)、心电图(ECG)和眼电图(EOG)3类生理测量技术,结合主观测评法和绩效测评法,在同一飞行实验任务中开展脑力负荷的实验测量与数学建模研究。实验结果表明:随着脑力负荷的增加,ERP测量技术中的失匹配负波(MMN)成分的峰值幅度(在Fz电极处)显著增加,P3a成分的峰值(在Fz电极处)显著降低;ECG测量技术中的心率变异性指标全部窦性心搏RR间期(简称RR间期)的标准差(SDNN)的数值显著降低;EOG测量技术中的眨眼次数显著降低。在此基础上,基于Bayes判别方法构建了脑力负荷判别预测生理综合评估模型,并将生理综合评估模型判别结果与NASA任务负荷指数(NASA_TLX)量表判别结果进行了比较,生理综合评估模型判别结果略高于NASA_TLX判别结果。该模型为飞机驾驶舱显示界面脑力负荷状态的客观、实时判定和预测提供了一种新的方法,同时也为中国正在研发的新型战斗机和大型客机驾驶舱显示界面中的人为因素适航审定工作提供了新的符合性验证工具。      

一种非规则采样航空时序数据异常检测方法

航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测（IMAD）算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元（GRU-D）对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。     

基于约束预测控制的火星大气进入轨迹跟踪

针对火星着陆任务大气进入段的轨迹跟踪控制问题,给出了一种基于约束预测控制的跟踪策略。综合考虑大气进入段动力学模型的非线性、状态初值的不确定性、控制量限幅约束以及参数摄动,设计了基于线性化阶跃响应预测模型、反馈校正和含约束滚动优化的约束预测控制器,并通过数学仿真对该方法进行了数值验证,结果表明:约束预测控制较PID对参考指令跟踪精度更高,开伞点误差圆半径远小于PID方法;能得到控制量限幅约束条件下平稳的控制曲线。     

基于航迹分割的航空器噪声预测模型

根据航空器的航迹来预测其影响区域的噪声情况,基于航迹的几何特性,将航迹分成直线段航迹和曲线段航迹两个基本航迹元素;确定了直线段和曲线段的各自影响范围之后,分别计算各航迹段对它们影响区域的噪声值贡献情况;统计了各个航迹段对监测点的噪声影响之后,综合得出整个航迹段对监测点的噪声影响,从而建立了航空器航迹噪声预测的模型。将该模型计算的结果分别和软件模拟数据、实际监测数据进行对比分析,发现该模型在航迹段内对监测点噪声均值的预测较为准确,监测点噪声峰值预测结果更接近实测数据。