航空电子设备NSEE试验评价方法

本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、M_NSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考.      

基于概念聚类的用户兴趣建模方法

Internet资源的指数级增长促进了个性化服务的发展.针对传统的用户兴趣建模方法在准确率和增量处理能力方面的不足,提出了一种新的基于概念聚类的用户兴趣建模方法UIM2C2(User Interest Modeling Method based on Conceptual Clustering).该方法首先通过分析用户访问的历史文档构造后缀树结构,然后选择不同的相似度阈值,以不同的粒度合并基本簇.依据不同阈值条件下合并的基本簇之间的包含关系,生成用户的兴趣层次.UIM2C2方法是针对文档的一个增量式、无监督的概念学习方法,因此用户描述文件可以轻易的获取和更新.最后,通过数据集20NewsGroup上的实验验证了UIM2C2方法在兴趣预测方面的有效性.     

空间液滴蒸发实验中液滴图像的无损压缩算法

为了提高空间液滴蒸发实验中图像无损压缩率, 根据连续采集到的液滴图像之间相关性很大的特点, 提出了一种基于JPEG-LS和帧间预测误差编码的图像序列无损压缩算法. 该算法对图像序列第一帧采用JPEG-LS算法编码, 对帧间预测误差帧进行Golomb编码, 从而实现对连续采集到的液滴图像序列进行无损压缩. 实验结果表明, 该算法比单纯采用JPEG-LS算法的压缩率有明显提高, 编解码过程更简单, 编码需要时间更少.      

基于Hadamard方差的导航星座自主时间同步算法研究

文章在总结国内外研究成果基础上,针对GPS铷钟虽然短期稳定性较好,但采用Allan方差描述铷钟频率稳定性时,其钟差状态方程仅为两参数,在较长平滑时间里存在时钟漂移和甚低频噪声的影响,使噪声特性淹没或估值不收敛的缺陷,引入Hadamard方差建立了三参数系统状态误差模型,通过三次采样方差从模型上解决了线形漂移和甚低频噪声的影响问题。在时钟系统状态模型和星间双向测量方程建模基础上,给出了工程实用的标准Kalman基本滤波方程。数值分析仿真表明,采用Hadamard方差描述时钟频率稳定性显著提高星载时钟自主同步精度,从而克服了Allan方差描述产生的频率漂移影响较大和甚低频噪声不收敛的问题。     

一种地月转移轨道中途修正的制导算法

针对地月转移轨道中途修正问题,提出了一种求解修正速度增量的制导算法。该算法由初值设计和精确解求解两部分组成。首先,利用伪状态理论,通过简单迭代设计中途修正的初值,并通过Vinti预报方法修正了地球扁率的影响。然后,在求解精确解时,提出了一种基于伪状态理论的状态转移矩阵解析算法。该算法通过设计高精度的初值,降低了求解地月转移轨道中途修正问题的难度,而且避免了传统数值方法计算状态转移矩阵的复杂性。数值仿真结果表明,该算法可有效求解中途修正问题。     

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...     

系统可靠性预测方法

概述了系统可靠性预测的主要方法，对它们各自的优缺点和适用范围进行了系统的介绍了评论。在此基础上，提出一些新的可靠性预测方法，并对新方法的合理性进行了论证。     

一种用于可靠性参数指标分配的新方法

提出了一种按组成系统的各单元任务失效率比例，并考虑各单元的重要度来分配系统可靠性参数指标的新方法；给出了分别以失效率、平均故障间隔时间表达的分配比例因子及分配公式。该方法是ＡＧＲＥＥ分配法的改进。文末举例说明该方法的应用及其分配结果的合理性     

应用约束条件快速解算整周模糊度

ＧＰＳ载波相位测量用于解算载体的航向和姿态时必需解决的问题之一就是整周模糊度的确定。近年来提出了多种模糊度的解算法方法,但对ＧＰＳ航姿系统来说,若能利用固有的约束条件则会使模糊度问题变得简单且快速有效。在详细分析了几种约束条件的基础上,文中探讨了如何合理 这些约束条件来减小模糊度的搜索范围,以加快模糊度的解算速度,并对检验方法作了改进。通过仿真结果对文中方法进行了检验。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。