基于决策级数据融合的可靠性综合验证方法

可靠性验证试验是检验产品的可靠性水平是否达到要求而进行的试验,是一项重要的可靠性活动.价格昂贵或者可靠性水平较高的设备,按照经典的抽样方案进行试验,时间和费用几乎是不能承受的.为了解决上述实际问题,针对成功率的抽样检验方案,利用证据理论方法,研究了基于研制试验数据、可靠性评估结果和专家信息的基本可信度分配函数的构建方法,并给出了基于决策级数据融合的可靠性综合验证试验模型.同时,对可靠性综合验证模型的性质进行了讨论,确定了可靠性综合验证试验方案的存在性,并提出了方案的选取原则.模型可以广泛地利用研制信息,并可以统一给出基于不同分布类型和不同信息的可靠性综合验证试验方案.通过示例表明该方法可以利用各种研制信息,达到减少可靠性验证试验样本的目的.     

激光位移传感器高速数据采集与处理系统设计

介绍了基于FPGA和单片机的激光位移传感器高速数据采集与处理系统的工作原理与软硬件设计,该系统采用FPGA作为核心控制器,主要完成A/D转换时钟控制、CCD像点位置提取、数据缓冲异步FIFO三部分功能。单片机负责键控、显示以及系统协调。这种基于FPGA和单片机的同步采集、实时读取采集数据的方案,可以提高系统采集和传输的速度。该硬件电路结构简单、成本低廉、可靠性高、功耗较低,满足了实际应用中的要求。     

基于超声波的移动机器人多目标探测定位方法

为了使移动机器人能够对离散的多个目标进行准确的探测定位,提出了一种新的超声波智能探测方法.采用3个收发一体的超声换能器阵列发送近似的平面声波波束,并建立空间坐标系.3个探头定时发送超声波脉冲,同时数字信号处理器采集并分析接收到的回波信号,在给定的算法下滤除杂波、识别提取回波首波、二次回波和三次回波等特征信号数据,在正确检测出各路波束的回波时间后,通过计算给出多个被测物体的准确定位.实验采用了杆件物体作为被测对象,对回波信号进行高速数据采集处理后计算出被测目标的坐标值,比较了计算物位与实测物位数据,结果验证了该方法的可行性与正确性.      

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.     

基于LabWindows/CVI的IGS实时数据自动下载软件开发

随着全球导航卫星系统（GNSS）的日益发展,国际GNSS服务组织（IGS）所产生的各项数据以及产品日趋精确,应用也非常广泛。本文基于Labwindows/CVI开发平台,设计了从IGS的FTP服务器下载实时数据或产品的自动运行软件。该软件目前运行稳定、可靠,可以为IGS数据或产品的使用者提供自动化服务。     

基于DEA的研制阶段装备保障方案评价模型

针对目前研制阶段装备保障方案评价在角度和方法上的不足,提出基于数据包络分析(DEA,Data Envelopment Analysis)的评价模型.分析提炼保障系统的整体特性,建立保障系统的特性评价参数,构建基于数据包络分析的评价模型,通过计算保障方案的相对效率指数进行保障方案的评价,采用基于劣势前沿面的数据包络分析评价模型对多个有效保障方案进行二次评价,实现了保障方案的排序.结合研制阶段某型号军用飞机保障方案给出评价示例,从而验证了该模型的可行性和有效性,可为国防工业部门在研制阶段保障方案的评价上提供有效的决策支持.     

基于多星联合侦察的卫星数传调度问题模型

基于多星联合侦察的卫星数传调度问题是研究如何为卫星数传任务中每个单数传任务分配地面资源及数传时间的问题,对该问题的模型进行了研究.首先建立了单数传任务模型及卫星数传任务模型;然后在此基础上建立了问题的约束满足优化模型,重点分析了问题的目标函数及主要约束条件;为了解决该问题,最后提出了一个基于双综合优先度的启发式调度算法,并通过实例验证了算法的有效性.研究成果实现了问题的形式化描述,并给出了一种有效的问题求解算法.      

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题,提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法,提升了正确航迹率和跟踪精度。首先,通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后,在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下,基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈,提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

捷联式航空重力测量系统的数据处理方法比较与分析

重力数据处理对获取高精度重力异常值有着重要作用,是重力测量的核心技术。重力仪在搭载运动载体进行重力测量时,载体的高频振动对重力测量数据和GPS数据均会产生不可避免的干扰,导致提取的重力异常粗值含有大量高频噪声。围绕重力数据的处理方法这一核心技术,介绍了FIR低通滤波、零相移滤波、标准Kalman滤波、正反Kalman滤波4种滤波方法的基本原理,运用这4种方法处理了SAG捷联式重力仪的某次实际飞行测量数据,比对了基于SINS/GPS组合导航和SINS/DGPS组合导航的重力测量数据处理结果。通过对本次试验重复测线内符合精度进行比对,验证了4种方法的可行性和优劣性,同时验证了SAG重力仪的测量精度。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。