基于CCSDS的低码率图像压缩优化算法

为了提高空间数据系统咨询委员会（CCSDS）采用的图像压缩算法的编码效率,提出了一种二维预测模型。通过利用图像像素之间的空间相关性对直流系数的预测模式及其熵编码算法进行改进和优化,该算法在有效地提高了直流系数的压缩比的同时,也增强了其抗误码性能。试验结果表明,该算法在低码率条件下能获得更好的图像编码质量,与CCSDS原有算法相比,峰值信噪比值提高了0.1~0.3dB。算法可极大地满足星载图像压缩数据在低码率下传输的要求。     

基金档案

[项目编号]2008ZB53014[项目负责人]周莉[依托单位]西北工业大学进口导叶/叶轮/扩压器非定常相干机理及时序效应的研究完成情况简介:对离心压气机级内不同工况下的进口导叶叶轮扩压器动静相干非定常湍流流动规律开展了数值研究,研究了导叶尾迹及大尺寸分离涡团在叶轮和扩压器中的     

基于贝叶斯准则的支持向量机预测模型

对实际统计数据中存在的相关性、不确定性和非线性问题,提出贝叶斯支持向量机预测模型方法.构建基于高斯分布的权值分布模型描述信息的不确定性,基于先验概率分布和贝叶斯关系获得后验分布模型,利用极大似然方法和递推迭代算法求解后验分布的最佳参数,从而得到关联向量机.建立起基于参数分布多维时间序列预测模型,将每一步迭代过程中的支持向量机输入作为随机变量,考虑数据不确定性的传递,递推得到贝叶斯支持向量机预测输出.由于贝叶斯支持向量机可以有效反映随机影响及其传递,可以克服数据不确定性和相关性的影响,因此基于贝叶斯支持向量机预测效果更加符合实际.实例表明利用贝叶斯支持向量机预测高科技企业发展趋势与实际发展趋势接近,可以克服数据相关性、不确定性和非线性对信息模型的影响,具有较高的预测精度和预测鲁棒性.     

执行机构驱动单元软件的设计与分析

介绍执行机构驱动单元软件(ADU)的功能设计和时序设计.从总线消息时序冲突、临界资源访问冲突等方面分析软件外部接口时序设计约束、内部接口时序设计约束的满足性,对时序设计有效性进行验证.软件可靠性设计方面,采用软件失效模式及影响分析(SFMEA)方法识别软件中的关键变量/器件,对其采取单粒子效应防护措施,并验证了措施的有效性.     

月壤钻采进尺力形成机理及进尺力预测建模

针对月壤钻采过程中进尺力无法准确预测的问题,基于钻采过程中钻具进尺和回转运动模式下土体产生的位移和形变分析了进尺力形成机理。钻头下压使土体径向扩张从而产生的扩孔压力是决定进尺力大小的核心因素,同时,通过回转状态下有限土体柱孔扩张问题的等效解析解建立了进尺力预测模型。开展基础模拟月壤地面钻采试验,将低、中、高回转速度下的进尺力试验结果与仿真结果相对比,验证了进尺力形成机理的合理性以及进尺力预测模型的准确性,为其他地外天体钻取采样任务的技术突破提供了理论支持。     

基于改进注意力机制CNN-ATT的区域性ZTD预测模型

基于天顶对流层延迟（ZTD）的强时空特征,提出了一种融合卷积神经网络的改进注意力机制（CNN-ATT）的多站点ZTD组合预测模型。该模型首次将多源数据（包括日解算精度、年积日(DOY) 和三维坐标）综合运用于ZTD预测任务。通过对南宁市的5个参考站（CORS）和14个国际GNSS服务（IGS）站点共1 501个年积日的观测数据进行研究,选取传统BP模型、GPT2w模型和ATT模型作为基线模型进行实验对比分析。研究结果显示,在预测精度方面,改进的CNN-ATT模型与BP模型相比其均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）分别减少了5.5 mm和 4.4 mm,预测精度分别提高了41.4%和67.8%;与ATT模型相比,CNN-ATT模型的预测MSE和MAE也分别减少了4.6 mm和2.1 mm,预测精度分别提升了36.2%和50.0%。在定位精度方面,改进的CNN-ATT模型的精度表现优于SAAS,GPT2w,BP以及ATT模型。并且与传统SAAS对流层模型相比,CNN-ATT模型在N,E,U 3个方向的精度提升高达18.2%,12.6%和31.0%。此外,研究还发现CNN-ATT模型在长预测时间步长中的精度表现更为稳定,更适合多测站预测任务,并且其精密单点定位（PPP）收敛速度更快。     

基于鲁棒模型的航空交流感应电机预测转矩控制

航空领域对驱动电机的动态、稳态及鲁棒性能提出了更为苛刻的要求。近年来,有限集模型预测控制（FCS-MPC）以其动态响应快、稳态性能好（同开关频率下）等诸多优点成为电机驱动领域的国际研究前沿。然而,预测模型依赖于电机参数,鲁棒性差。特别地,在感应电机的FCS-MPC中,模型失配引起电磁转矩预测误差,进而降低系统性能甚至导致系统失稳。针对此问题,提出了一种基于鲁棒模型的感应电机预测转矩控制。在定子电流预测方面,在传统开环模式的基础上,建立了闭环模式的定子电流预测方程,研究了其稳定性及参数设计方法。在定子磁链矢量预测方面,在传统电压模型预测法的基础上,建立了融合电压模型及电流模型的离散混合预测模型,基于比例积分调节器调节电压模型到电流模型的平滑切换。感应电机的电磁转矩则由闭环模式预测的定子电流和定子磁链计算得到。在一台2.2 kW感应电机实验平台上对本文提出的算法进行验证,实验结果证明了该方法的有效性。     

基于人工神经网络的航空铝合金激光切割工艺研究

为了推动铝合金激光切割工艺在航空领域的应用,进而对航空铝合金激光切割工艺进行研究。采用正交试验获取了工艺参数与质量特性的数据样本;再利用Python语言建立一个包含双隐藏层的人工神经网络模型对样本进行学习,通过该模型探究了工艺参数同质量特性之间的影响关联并进行预测分析。结果表明,得到的各质量特性预测的平均误差都能控制在10%以内。通过该模型优化获得试验件的尺寸偏差、粗糙度和热影响区宽度的实际测量值和预测值误差分别为8.5%、6.4%和8.2%。     

复合材料单向板寿命预测模型

<正>纤维增强复合材料(Fiber Reinforced Polymer,FRP)因具有较大的比刚度、比强度、结构可设计性等优点而被广泛应用在航空、船舶、汽车、风电等行业中。随着复合材料在工程结构中的应用由次承力构件逐步扩展至主承力构件,疲劳破坏在复合材料结构中已逐渐显现,正成为制约其进一步应用的重要因素,因此复合材料的疲劳问题正成为使用者和工程设计人员十分关注的问题。对层合板的疲劳寿命展开预测是复合材料疲劳问题的基本研究内容之一,也是复合材料结构设计的重要工作之一。工程应     

基于微处理器的同步串行接口技术研究

设计了一款基于SPI接口的同步串行通信模数转换电路,通过使用MCU片内寄存器配置编程与I/O口模拟时序输出编程的不同方法实现了芯片间SPI同步串行通讯,适应了具有多路SPI通讯接口的复杂集成电路系统设计需求,该技术具有较高的工程应用价值。