基于时空图卷积网络的无人机网络入侵检测方法

无人机网络相比地面网络具有节点快速移动、拓扑结构变换频繁和通信链路不可靠的特点,传统的针对地面网络的入侵检测方法难以适用。针对无人机网络的时空动态特性进行建模,提出了一种无人机网络的入侵检测方法——基于注意力机制的时空图卷积网络（ATGCN）。将图卷积网络和门控递归单元组合为时空图卷积网络,从复杂多变的数据中提取网络的时空演变特征,通过注意力机制提取和入侵检测最相关的特征,输入支持向量机进行分类预测。多个数据集的实验分析表明:所提方法能够适应无人机网络的动态性和不稳定性,相比传统检测方法准确率高且误报率低,具有良好的鲁棒性和适应性。      

基于图像序列的软着陆小天体自主导航方法

提出了一种深空探测器着陆阶段的自主导航方法。该方法通过跟踪导航序列图像中特征点在像平面上的位置,结合激光测距仪给出的探测器到小天体表面的距离信息,在特征点实际位置不确定的情况下,利用扩展卡尔曼滤波对探测器的相对位置姿态及运动信息进行递归估计。同时重构特征点的三维位置。由于不需要所选特征点在小天体表面的精确位置,因此提高了导航方法的适用性。最后通过数学仿真验证了自主导航方法的有效性。

     

有理Bézier曲线光滑拼接的算子表示

文章给出了有理Bézier曲线各阶导矢的算子表示,并根据G1和G2连续条件,给出了两条邻接任意次有理Bézier曲线间G1和G2连续拼接充要条件的算子表示.     

冲压增程弹进气道型面气动优化研究

以某型冲压增程弹为研究对象,为了使进气道总压恢复系数最大,利用自动优化平台,集成了参数化建模和进气道流场数值模拟,以总压恢复系数最大为优化目标,运用组合优化策略对双锥进气道的锥角进行气动优化,优化后的进气道总压恢复系数提高了11.96%.数值模拟结果与试验数据吻合较好,证明优化结果可信.结果表明,通过对进气道锥角的优化可快速找出最佳锥角组合.     

计算气动声学中的紧致滤波格式

从理论上分析了数值伪波产生的原因,要消除数值伪波可用滤波方法。为了使滤波器具有理想的截断特性,引入了修正的高斯函数。通过让滤波器的频响函数与修正的高斯函数逼近,利用序列二次规划(SQP)方法优化了五对角紧致滤波格式。优化的滤波格式提高了计算精度和效率,增强了数值稳定性,更易于实施。一维和二维算例体现了优化滤波格式的性能改进。     

基于改进遗传算法的选择性拆卸序列规划

选择性拆卸序列规划(SDSP)是民用飞机维修规划的一个重要内容,也是在设计阶段对民用飞机产品维修性的评估。为了能以较高的效率求解出产品拆卸序列的方案,首先根据拆卸特点构建了产品拆卸混合图模型。该模型描述了零部件之间的连接关系和优先关系,然后通过对目标零件的分析产生选择性拆卸零件集合。在此基础上建立目标函数并利用基于二叉树的遗传算法的计算速度和灵活性等特点对目标零件拆卸序列进行优化。最后,通过一个实例,验证了文中方法的可行性及优化算法的有效性。     

一种基于滑动DFT的信号解调算法

离散傅立叶变换(DFT)是数字信号分析和处理中常用而有效的手段,在大多数应用中利用的是傅立叶变换后的幅度信息,而忽略了它的相位信息。本文提出了一种基于滑动DFT的算法,利用频域相位信息完成对π/4-DQPSK信号的解调。文中详细阐述了算法的解调原理和过程,给出了两种窗函数下的快速算法,并分析了误码率性能。计算机仿真表明,该算法解调性能良好,运行效率较高,便于软件化实时处理。     

级联素数码的有限域模型

基于素数码的构造思想和有限基域与有限扩域的变换关系,通过分析级联素数码构造过程的多项式表示,得出级联素数码的有限域模型,表明级联素数码是以某一类二次既约多项式为模的有限扩域域乘法某种变形的结果,将级联素数码的构造与有限扩域域乘法相关联,并基于此得出确定级联素数码码族个数的规律．上述结果对研究将素数码的构造思想扩展到有限扩域具有启发意义,为基于素数码构造周期更长、序列数目更多的跳频序列族提供了一条新的思路．      

非线性时间序列的动力学混沌特征自动提取技术

提出了一种非线性时间序列混沌特征的自动提取方法.该方法直接根据非线性时间序列, 依次计算出延迟时间、嵌入维数、相关维数、最大李雅普诺夫指数、相轨迹特征以及Poincare特征等混沌特征, 整个特征的提取过程自动完成, 毋须人工干预.最后用算例表明了该方法的有效性和正确性.该方法对于利用非线性混沌特征进行非线性系统故障诊断和趋势预测具有重要意义.      

涡轴发动机自适应非线性预测控制

为了实现当直升机旋翼负载变化时,尽量保持功率涡轮转速恒定,并提高系统动态品质,研究了一种针对涡轴发动机的自适应非线性预测控制(ANMPC)算法.基于涡轴发动机稳态数据和动态特性,采用递归最小二乘法(RLS)进行模型参数辨识,建立了具有在线自适应能力的涡轴发动机数值-ARX(auto regressive with external input)并联预测模型.在此基础上,通过多步输出预测和反馈校正,利用序列二次型优化(SQP)算法,进行在线滚动优化,从而获得了涡轴发动机ANMPC控制器.仿真结果表明:当旋翼负载变化时,相比于传统的串联PID(比例-积分-控制)控制器,ANMPC控制器能够使得功率涡轮转速收敛更快,超调量/下垂量更小.