基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

舰用航改燃气轮机通用控制系统研制及应用

为了为国产燃气轮机数控系统的选配提供1种低成本、可靠、易用的解决方案,开发了舰用航改燃气轮机通用控制系统.介绍了该通用控制系统的研制方法、应用以及总体研制方案,列举了各部件的设计原理和结构、设计特点以及技术性能指标.舰用航改燃气轮机通用控制系统采用模块化、通用化设计思想,EtherCAT实时以太网通讯技术,3余度的设计架构,提高了设计效率,缩短了设计周期,降低了设计成本,提高了系统的可靠性,在燃气轮机控制领域具有非常广的应用前景.     

基于网络中心战的空战理论分析

介绍了一种新的空战理论--基于网络中心战空战的基本原理,分析了它的特点,并比较了基于网络中心战空战和早期空战及基于平台中心空战的优劣,给出了基于网络中心战空战的系统结构,列举了基于网络中心战空战应用的总线型结构,分析了基于网络中心战空战的全新空战理论.     

航空器通信寻址报告系统数据处理技术研究

在实时追踪航空器动态的各类信息中,航空器通信寻址报告系统(ACARS)数据的精度和更新速度虽然无法和空管雷达相比,但其作用距离远、信息内容丰富的优点对空中交通管理尤为重要。由于目前国内民航采用的ACARS数据处理系统全部是引进美国ARINC公司的产品,极大地的限制了ACARS数据的应用。本文将尝试研究ACARS数据处理技术,以期对开发中国自己的数据处理系统做出贡献。     

基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法

针对直升机雷达回波在时频二维分布图上的分布特性,提出一种基于卷积神经网络技术的直升机旋翼谱识别方法,实现了直升机旋翼谱与其他类型目标的区分,从而有效识别直升机。当雷达工作在低重复频率(LPRF)时,直升机旋翼回波在时频分布图上呈现明显的扩展特征。通过仿真与实测数据分析,表明该特征与其他目标回波在频率维分布特性存在较大差异。利用卷积神经网络中的卷积核技术,将实测数据与卷积核矩阵进行二维卷积运算,依据输出矩阵实现了直升机旋翼谱的识别。利用实际采集的直升机回波数据进行验证,证明该方法是有效的,可应用于各种采用脉冲多普勒工作体制的雷达系统。     

基于算力路由的空间信息网络低时延在轨协同计算策略

针对当前空间信息网络（Spatial Information Network, SIN）地面数据处理模式中存在的高传输时延问题,提出了基于算力路由的低时延在轨协同计算策略。考虑到卫星网络的动态变化及卫星计算资源的异构性,提出了要素时空扩展图模型,以实现在屏蔽SIN动态性的同时对星上资源进行精确表征。在此基础上,构建基于算力路由的多星在轨协同计算数学模型,提出时延优化问题,并利用改进的异构最早完成时间（Heterogeneous Earliest Finish Time, HEFT）算法进行求解。仿真结果表明：卫星在轨协同计算可有效降低卫星数据的任务处理时延;同时,本文所提的改进HEFT算法以较小且可接受的收敛性能为代价,换取了业务处理时延的大幅度降低。     

超视距协同空战协同网络结构模型静态特性研究

利用复杂网络理论,将超视距协同空战实体及其之间的关系抽象为协同网络的节点和边,分别从编队无协同、仅火力协同、仅传感器协同（树型份布式指挥结构）、传感器＋指控协同（树型份布式指挥结构）、传感器＋指控＋火力协同（树型／分布式指挥结构）、预警机指挥引导下的传感器＋指控＋火力协同（树型／分布式指挥结构）进行网络化协同结构模型构建。在所构建模型基础上,从平均路径长度、聚集系数、平均节点度和度分布以及网络可达性4个方面进行静态特性分析。     

刀具磨损估计的多传感器融合神经网络方法研究

研究了利用声发射、振动和电机功率信号经BP算法信息融合估计刀具磨损量的方法,采用简单有效的灰色模型关联分析法选择特征参数,研究了网络参数对性能的影响以及网络性能的稳定性。     

基于BP神经网络和飞行参数的航段风险评价

飞行运行风险的定量评估对于民航安全保障具有重要意义。设计并实现了一种基于BP神经网络算法的航段风险评价系统。该系统将大量飞行情景参数直接作为飞行风险评估的基础,通过飞行能力评价体系获得飞行运行风险度经验数据,并使用神经网络实现了任意飞行情景的风险度拟合运算。经过真实航班飞行数据的测试和飞行品质监控系统的验证表明,该系统可为进近着陆阶段任意时刻的飞行运行风险评估提供可靠的结果。     

涡喷发动机风车启动工况的神经网络建模

弹用涡喷的风车启动工况是复杂的非线性过程，由于此时压气机处于非设计工况（膨胀）而造成机理建模的困难。神经网络对于非线笥映射具有任意逼近能力，应用径向基函数神经网络（RBFN）对涡喷发动机风车启动阶段进行了实验建模，寻选取网络参数及训练样本，达到了很高的精度，对确定发动机可靠点火点和启动过程仿真等都有一定的价值。