基于机器学习预测流场特征的网格生成技术研究进展

网格技术是影响数值模拟精度的一项重要技术。本文针对基于机器学习预测流场特征的网格生成框架,对流场特征指示器、机器学习预测流场、网格自动生成及自适应三项支撑技术进行了简要综述。现有的流场特征指示器与机器学习方法相结合有望成为提供网格生成先验参考的有效手段。在机器学习方面,适用于流体力学的物理嵌入方法是降低机器学习样本要求的可行方法。兼顾拓扑与密度分布的三维结构网格自动生成方法有待进一步研究。     

一种基于信道估计的自适应均衡算法

在短波多径衰落信道的条件下,码间干扰、信道的严重衰落和快速变化是制约传输可靠性的重要因素。接收机的性能在很大程度上取决于信道估值与信道均衡的性能。但是在训练序列太短或者选用的均衡算法收敛速度太慢时,当训练过程结束,均衡器的权值无法收敛到最佳值。因此先用训练序列进行信道参数的辨识,通过解Wiener-Hopf方程直接将信道参数映射为均衡器的系数,然后复用训练序列用平方根卡尔曼算法对估计的抽头系数进行调整,并在跟踪过程中跟踪信道的变化。仿真结果表明,此算法比传统的自适应均衡算法,特别是在训练序列较短时,性能有明显提高。     

一种用于机动目标角速率估计的两级滤波器

提出使用衰减记忆滤波器和卡尔曼滤波器构成的两级滤波器来估计视线角速率。通过对滤波器特性的分析,可知该两级滤波器可以同时满足滤除噪声和跟踪机动目标的需求。与单级卡尔曼滤波器对比可知,两级滤波器估计所得的视线角速率超调量和振荡均较小,且在收敛时间相同的情况下滤波精度更高。     

离散Weibull分布产品的统计分析

给出求离散Weibull分布产品的参数点估计方法,通过大量Monte-Carlo模拟考察了估计的精度。     

装备采办项目风险分析中的贝叶斯方法的应用

贝叶斯方法提供了一种有效的风险预测手段,能够将主观估计与客观估计结合起来,能随着时间、费用、质量要求的信息不断增加而不断进行预测,使得预测更加精确,有利于装备采办项目的动态风险管理。     

基于粒子滤波算法的非刚性目标实时跟踪

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息,综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术,提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法,并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪相关问题。该算法使用混合高斯模型表示粒子,在每个时刻的修正步骤之后,采用EM算法对粒子进行重新拟合。仿真实验表明,本算法在保证跟踪准确度的同时,可以满足实时跟踪的要求。     

均匀面阵中高效率的二维波达方向估计方法:降维求根MUSIC算法

波达方向估计是阵列信号处理研究的重要方向之一.本文在降维求根技术和MUSIC算法的基础上,研究了均匀平面阵列的二维波达方向估计问题.首先基于噪声子空间和方向矢量之间的正交关系构造二维求根多项式,并证明该多项式包含无限多个解.为获取这些解中包含的真实目标参数,提出了一种新的低复杂度、计算效率高的算法,即降维求根MUSIC...     

基于瞬时频率估计的双曲调频信号检测技术

基于双曲调频信号的特征分析,提出了一种新的HFM信号检测方法——周期斜率方差检测器。根据不同信噪比下周期斜率方差的概率密度,给出了该检测器的二元假设检验模型,并对比了相同条件下该检测器与匹配滤波器的性能。仿真结果表明,周期斜率方差检测器是一种恒虚警概率检测器,在较低信噪比下可有效检测双曲调频信号,并对多普勒失配有很好的适配性。     

多传感器融合状态估计方法综述

随着传感器网络技术的发展,多传感器融合状态估计凭借其鲁棒性、灵活性、可扩展性以及便于故障检测等优点,长期受到国内外学者的广泛关注,并取得了大量研究成果。数据融合的方法为融合状态估计奠定了理论基础,也是早期研究的主要方向,从20世纪70年代到20世纪末,相继发展出了集中式和分散式滤波架构及相应算法。无线通信技术的成熟以及一致性算法的出现使得分布式状态估计的研究进入了快车道,自2005年以来,大量基于一致性的分布式滤波算法被提出,其中不乏实用的经典方法和优秀的开创性方法。旨在梳理多传感器融合状态估计的发展,探究从数据融合到分布式滤波的内在联系,并对一些经典方法进行了总结。     

四旋翼无人机的自适应故障诊断与估计

针对四旋翼无人机执行器常见故障，提出一种基于自适应技术和观测器的鲁棒故障检测和估计（FDE）方法。在故障检测阶段，设计非线性诊断观测器，通过解析函数推导出阈值，确保所提检测方法的鲁棒性，并对所设计的观测器和残差评估函数进行证明。在故障估计阶段，提出基于切换ρ-修正的自适应律来准确估计检测到故障的方案。该方案不仅能够同时估计系统状态和残差信号，而且能估计未知故障的特征和大小。通过线性矩阵不等式进行设计参数的计算。利用2种故障场景分别进行仿真验证，同时在4种情况下讨论所提方法的有效性。基于四旋翼无人机硬件在环实验台验证了所提方法的可行性。