基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

基于BP神经网络的磁悬浮飞轮控制

针对磁悬浮飞轮控制对鲁棒性、低功耗及不平衡振动抑制等要求,提出BP神经网络直接控制方法。设计了两层结构BP神经网络控制器,基于磁轴承电磁力方程推导网络权值更新算法,实现了神经网络的在线训练。仿真表明,控制器权值更新算法对环境变化适应能力强,训练成功率高;BP神经网络控制器具有起浮迅速、抗干扰能力强、功耗低等性能,并具备不平衡振动抑制能力。结果表明BP神经网络控制器满足磁悬浮飞轮控制要求,具有可行性和有效性。     

基于优化字典学习算法的压缩数据收集

为了提高压缩数据收集对多样化传感数据的适应能力,同时抑制环境噪声对数据收集精度的影响,提出了一种优化字典学习算法来构造压缩数据收集中的稀疏字典。理论分析表明在压缩数据收集中由环境噪声导致的数据收集误差和稀疏字典的自相干程度正相关。为此在字典学习的过程中引入了自相干惩罚项来抑制环境噪声对数据收集精度的影响。该惩罚项还能减少字典学习过程中对训练数据的过拟合,从而进一步提高了该算法的稀疏表示能力。实验表明,该算法的稀疏表示能力高于同类字典学习算法,而且能有效地抑制环境噪声对压缩数据收集精度的影响。      

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

基于深度神经网络的客机总体设计参数敏感性分析

飞机总体主要设计参数敏感性分析揭示了总体主要设计参数对飞机特性指标的影响,有助于总体设计方案的决策。针对宽体客机总体主要设计参数敏感性问题,根据其总体主要设计参数和特性指标的特点,以及多学科间的耦合关系,建立了深度神经网络模型。该深度神经网络模型以客机总体主要设计参数为输入,对特性指标进行预测。在深度神经网络模型中,设置了多个输入层、多个输出层以及多个分块的隐藏层,从而模拟客机总体主要设计参数对特性指标的影响以及不同特性指标之间的相互作用。测试结果表明,与传统代理模型相比,深度神经网络模型对客机特性指标的预测精度更高,多参数适应性更好。利用该深度神经网络模型对客机总体主要设计参数进行敏感性分析。分析结果表明,机翼1/4弦线后掠角在30°~31.5°时,有利于减少最大起飞重量和起飞平衡场长;发动机海平面最大静推力和机翼面积对客机直接使用成本、最大起飞重量等特性指标的影响最为显著。     

Relay selection based on MAP estimation for cooperative communication with outdated channel state information

In this paper, we consider an amplify-and-forward (AF) cooperative communication system when the channel state information (CSI) used in relay selection differs from that during data transmission, i.e., the CSI used in relay selection is outdated. The selected relay may not be actually the best for data transmission and the outage performance of the cooperative system will deteriorate. To improve its performance, we propose a relay selection strategy based on maximum a posteriori (MAP) estimation, where relay is selected based on predicted signal-to-noise ratio (SNR). To reduce the computation complexity, we approximate the a posteriori probability density of SNR and obtain a closed-form predicted SNR, and a relay selection strategy based on the approximate MAP estimation (RS-AMAP) is proposed. The simulation results show that this approximation leads to trivial performance loss from the perspective of outage probability. Compared with relay selection strategies given in the literature, the outage probability is reduced largely through RS-AMAP for medium-to-large transmitting powers and medium-to-high channel correlation coefficients.     

基于梯度方向二值模式特征的飞机翼尖跟踪技术

研究基于视频图像分析与定位的飞机翼尖跟踪技术,为飞机地面移动提供安全保障.现有图像特征进行翼尖跟踪经常失效且计算效率低下,本文结合纹理和轮廓信息,提出以梯度方向二值模式( OG_ LBP)为特征的粒子滤波跟踪算法,降低特征维数的同时建立局部和全局的翼尖特征直方图描述,提高识别效果.同时,该算法在粒子滤波基本框架之下,结...     

基于神经网络的翼型积冰预测

采用神经网络方法对翼型表面的积冰进行了预测研究.建立了一种型面曲线坐标系,通过坐标变换将积冰外形转化为几何曲线.利用傅立叶级数对此曲线进行拟合,实现积冰外形的参数化.以结冰条件作为输人,冰形参数作为输出构建神经网络,对NACA 0012翼型表面的积冰进行预测.通过将预测结果与实验结果以及数值模拟结果进行对比,说明所提出...     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

认知协作Ad Hoc网络中分布路由跨层控制策略

认知无线电Ad Hoc网络中,吞吐量最大化是一个关键的挑战.为了实现这一目标,协同传输是前景看好的技术,利用在每个空间节点的多样性中继链路以增加性能,特别是在无线环境中由于不同的信道质量、有限的能源和带宽资源,这种想法是有吸引力的.文章在分布式动态环境下,研究了联合动态路由.中继分配和频谱分配分布式和本地算法,提出了一...