空中交通网络管理的概念与策略研究

提出以空中交通网络为主要研究对象的解决空中交通管理的思路,定义了空中交通网络的概念,并对空中交通网络管理的策略和机制进行了探讨。     

采用BP网络辨识航空发动机数学模型

运用ＢＰ网络和实测数据作为学习样本，对某型航空发动机的数学模型进行了辨识研究。辨识模型输出的结果与实测数据比较误差较小。这种方法收敛速度快、精度高，结果表明用ＢＰ网络辨识方法能够得到比较精确的发动机数学模型。     

无人直升机的自适应非线性控制

最近几年，许多仿真结果都揭示了基于神经网络的直接自适应控制在飞行控制系统设计中的发展潜力。其中最重要的一点就是显著降低了对系统动态模型的要求。本文把该方法应用于无人直升机，给出了自适应姿态控制系统和跟踪控制器的设计方法。通过，数字仿真表明该控制方法有良好的跟踪控制性能。     

基于遗传算法的神经网络优化

针对神经网络结构的设计基本上依赖于人的经验的缺点，提出了一种利用遗传算法优化神经网络的算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性，对神经网络的连接权和结构进行了优化，剔除整个网络冗余节点和冗余连接权，提高了网络的处理能力。通过实例证明该算法具有很高的精度，在机械故障诊断中具有良好的应用前景。     

通用报表的XML描述

提出了在单元格堆砌思想的基础上用XML实现通用报表框架信息的描述方法,同时对通用报表数据进行了简单有效的分类,从而形成了一种对通用智能报表的一个较为全面的XML描述思想。这种思想比以往用数据库表结构描述的报表信息在应用上有更大的灵活性,为三层模型实现报表应用系统提供了方便。     

机载无源测向交叉定位系统中消除系统误差的一种算法

针对机载无源探测系统采用的电磁辐射目标三角定位法,提出了一种可消除方向测量量中隐含系统误差的定位算法。     

神经网络及其在飞行器建模与控制中的应用

综述了近年来人工神经网络在飞行器系统建模与控制中的应用研究概况，首先给出了在系统建模与控制中的几种常用神经网络模型及其学习算法，进而介绍了人工神经网络在系统建模与控制，尤其是在飞行器建模，控制与故障分析中的应用现状，最后，就人工神经网络在解决飞行器非线性系统建模，智能控制和飞行故障分析方面的发展前景进行了讨论。     

基于卫星质保体系的神经网络模型

针对质保体系基础上的卫星产品保证管理，应用多层前馈神经网络原理和方法，建立了基于无卫星产品保证要求的质保体系与基于卫星产品保证要求的质保体系神经网络模型，以用神经网络模来模拟和控制卫星产品的质量水平；并用模比较了两种质保体系的联系与区别。     

移动卫星网星际路由协议及算法的现状分析

基于卫星网的全球移动通信将成为未来通信发展的一个重要方向。对目前国际上已经提出的几种主要的移动卫星网星际动态路由协议及算法进行分类和介绍,并且针对每一种协议或算法分析其优缺点。最后对整体的情况作一总结。     

遥测帧码数字相关检测器的神经网络实现

建立了一种利用遥测最佳帧同步码的符合度特征和多比特观测窗 数字相关检测器模型，基于模糊利用神经网络实现了这种数字相关检测器，它对帧码出现的误码的码元滑动的情况均有较高的检测率，实现结果主宰了这些结论。