一种空间目标RCS序列的姿态异常检测方法

准确、快速判断空间目标姿态运动模式异常,对于空间目标监测具有重要意义。针对空间目标雷达散射截面 (Radar Cross Section,RCS)序列,提出一种基于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）能量谱特征的无监督机器学习异常检测方法,并采用单类支持向量机(One Class Support Vector Machine,OCSVM)验证异常检测效果。设置了几种典型异常场景进行仿真分析,试验结果表明,该方法能有效检测出三轴稳定类空间目标发生失稳旋转的姿态异常。相比于传统统计参数特征、小波变换统计参数特征及能量特征的姿态判别方法,具有检测概率高、鲁棒性好的特点。     

基于Gram-Schmidt变换的有监督变量聚类

为进一步研究回归模型中高维数据的降维方法,提出基于Gram-Schmidt变换的新的有监督变量聚类（SCV-GS）方法。该方法未采用以潜变量为聚类中心的层次聚类,而是借用变量扫描思想,依次挑出对响应变量有重要贡献的关键变量,并将其作为聚类中心。SCV-GS方法基于Gram-Schmidt变换,对变量之间的高度相关性进行批量处理,并得到聚类结果;同时,结合偏最小二乘思想,提出新的同一性度量,并以此来选取最佳聚合参数。SCV-GS不仅可以快速得到变量聚类结果,而且可识别出对响应变量的解释及预测起关键作用的变量类。仿真表明该聚类方法运算速度显著提升,而且所得潜变量对应的回归系数的估计结果与对照方法表现一致;实例分析表明该方法具有更好的解释性和预测能力。      

类车体尾迹区流动的实验研究

对后倾角35°类车体在模型风洞中进行实验,运用三维热线风速仪在选定测点上对空间三个速度分量进行采样。对采得的瞬时值进行平均值处理,并制成相应的云图和矢量图。由图谱说明：类车体尾迹区流动具有对称特性,以一对拖曳涡为其主要特征,并明确了拖曳涡的涡核位置。     

基于聚类和Hough变换的多编队航迹起始算法

以传感器分辨力较低、编队成员之间距离较近时,不能辨别出编队中的目标数量和队形结构为背景,集中研究了密集杂波下编队的航迹起始问题并分析了该问题的难点所在;在此基础上,首先,通过循环阈值法将前3个时刻的量测点迹分割成多个子群;然后,对分割后的各个子群运用K均值聚类法,更准确地求出各个子群的聚类中心点作为该子群的中心;最后,通过最近邻法,以最大速度为限制将前3个时刻各子群中心点互联,对互联上的中心点经Hough变换,映射到参数空间,从而判别出成功起始的航迹和速度。经仿真验证,该方法对密集杂波环境下编队的航迹起始效果较好,并且速度快,起始率高。     

基于用户查询日志的查询聚类

基于用户查询日志提出了新的查询聚类算法.用户查询日志数据量大,比通常用于查询聚类的查询展现日志和查询点击日志更加稠密,不易产生聚类小的问题,但噪声多,不容易处理.为发现相似查询并减少噪声影响,同一用户同一时段的多次查询(共现查询)之间认为具有较高相似概率.在这一假设基础上,利用查询共现关系建立查询的邻居查询向量空间.将查询用邻居查询向量表示,邻居查询向量的相似度作为聚类中的查询相似度.应用改进的基于密度聚类算法完成聚类.实验证明,95 262个查询组成数据集上,聚类算法实现查准率79.77%、查全率48.21%,平均聚类大小达到51.     

多机布阵航路规划问题研究

针对多机布阵航路规划问题,提出了一种新的策略。首先,建立了多机航路规划模型;然后,采用聚类分析的方法将浮标点分类,并给出了任务分配的原则,从而将多机航路规划问题转化为单机航路规划问题;最后,利用模拟退火算法分别求解,并在此基础之上采用平均路径长度的方法给出了优化算法。     

深空探测推进技术发展趋势

推进技术是制约深空探测能力的重要因素,由于深空探测航天器自身特点和任务需求的多样性,对推进系统类型的要求也不尽相同,需要在推力、比冲、功率、重量等关键指标选择方面进行综合衡量。对当前和未来适用于深空探测任务需求的几种典型空间推进技术的发展情况进行了阐述,包括混合模式推进技术、太阳能电推进技术、空间核电推进技术、帆类推进技术等,介绍了这些技术的研究进展和应用情况,并对后续应用进行了展望,为我国深空探测推进技术发展提供参考。     

K-均值聚类在CCERT系统流型辨识中的应用

流型是气水两相流的重要参数之一,对气水两相流的流动影响很大。基于电容耦合电阻层析成像(CCERT)系统,以水平管道气水两相流流型为研究对象,利用主成分分析(PCA)方法提取不同流型下采集到的电导率信息的主成分,消除不同电极对之间信号的冗余,进而结合K-均值聚类算法实现流型辨识。实验结果表明,该方法具有较高准确度,对于水平管道泡状流、层状流和环状流3种典型的气水两相流流型的静态辨识准确率可以分别达到97%、96%和99%,动态辨识准确率可以分别达到92%、90%和87%。     

被动雷达导引头对多目标辐射源的角度分辨

基于空域分析原理,提出二维角度域多目标分选与跟踪方法。采用自适应聚类算法,通过对目标空域成像得到目标的二维角度,来完成多目标的分辨。仿真结果表明：被动雷达导引头的主波束内存在多个目标时,在参数装订信息有限的情况下,采用该方法能将多个辐射源分辨开采。     

Bezdek型模糊属性C均值聚类算法

推广了属性均值聚类算法,提出了基于模糊度m的Bezdek型模糊属性C均值聚类算法(FAMC),给出了FAMC算法的迭代算法,并讨论了模糊度m对算法收敛性的影响.在标准Iris数据集与肿瘤基因芯片表达数据的模式识别实验结果,验证了该算法优于模糊C均值算法和属性均值聚类算法.