基于小波神经网络的陀螺漂移预测研究

实时识别陀螺漂移,并且预测漂移性能的变化趋势,对提高整个导航系统的精度有着十分重要的意义。本文结合小波分析理论和小波神经网络的非线性预测算法,对陀螺信号进行趋势提取与漂移预测。采用小波神经网络避免了其它神经网络存在的局部最小化的缺陷,小波分析的引入可以有效提取出原信号的趋势,大大降低了环境因素的影响。将小波神经网络非线性预测算法与小波趋势提取算法结合,建立陀螺仪漂移趋势的预测模型,对某光纤陀螺实测信号仿真预测其漂移趋势,仿真结果证实该预测模型与实际情况相符,具有较好的预测精度,为预测一般陀螺的随机漂移提供了一种新的有效途径,同时还对一般陀螺仪表的漂移模型建立方法提供借鉴。     

高超声速再入滑翔飞行器多约束轨迹快速优化

为适应高超声速再入滑翔飞行器高动态、多约束的特点,提出了一种快速轨迹优化方法.轨迹优化时将倾侧角控制曲线表示为飞行器能量参数的分段线性函数,从而使纵向轨迹优化问题转化为多维非线性规划问题,并采用序列二次规划(SQP,Sequential Quadratic Programming)方法进行优化求解.横侧向轨迹控制采用偏航角跟踪视线角的方法,设计了视线角误差走廊边界随速度变化的取值,研究了倾侧角反转策略,避免了传统优化中求解倾侧角反转时刻所需的迭代运算.仿真结果表明:该轨迹优化方法在一般高性能微机上生成一条约10 000 km左右的飞行轨迹耗时约5 s,具有较快的优化速度,且精度较高,有一定的工程应用价值 .      

具有无穷时滞的序列差分方程的有界性

通过引入一种新的离散状态空问Cdh(Cdh是Banach空间),对具有无穷时滞的序列差分方程的有界性问题进行了研究,分别得到了一致有界和一致最终有界的充分条件。     

基于Multivariate BiLSTM-FCNs的机动实时识别方法

机动的实时、准确识别对飞行员意图识别、空战态势感知具有重要意义。提出了将完整机动划分为若干机动单元,采用基于Multivariate BiLSTM-FCNs的方法自动提取并分析机动单元数据内部的时序特征和依赖关系,实现对机动单元的精确识别。然后通过机动单元窗口过滤噪声机动单元,实时监测机动是否执行或发生变化,实现机动单元到完整机动的实时识别。通过仿真实验识别了筋斗、盘旋、俯冲、爬升和破S机动。实验结果表明,在平均识别延迟率仅为26.19%的情况下,机动识别准确率高达96.67%。     

解码40万年前的人类DNA

英国《自然》杂志2014年1月16日发表文章称，德国马克斯一普朗克进化人类学研究所的科学家在位于西班牙的“骨坑”（Sima De Los Huesos）遗址中，解读出距今约40万年的古人类线粒体DNA序列。这项研究对于揭示人类进化历史和进化谱系具有重要意义。     

基于数据挖掘的航天遥测数据分析系统的设计

航天器遥测数据是了解航天器系统运行状况的关键所在。如何从大量的遥测数据中发现有用的知识为诊断、预测航天器系统的运行状况服务是航天器遥测数据分析领域的基本问题。针对该问题，在简要介绍数据挖掘基本方法的基础上，探讨了数据挖掘技术在航天遥测数据分析上的应用，建立了基于数据挖掘的航天遥测数据分析系统的基本功能模型框架,并就各功能模块进行了较为详细的设计,以实现遥测数据的离群点分析、参数相关分析、时间序列分析和系统状态分析等功能,最后就开发工具的选择问题进行了讨论，提出了采用Elasticsearch、python和Kibana结合的方式构建该系统的方案。     

电传直升机人机耦合振荡特性研究

为了分析研究电传直升机的人机耦合振荡特性,将直升机操纵/响应模型与驾驶员诱发振荡(Pilot Induce Oscillation,PIO)判定准则模型相结合,建立了一种适用于电传直升机的PIO预测方法。首先对建立的方法进行了飞行试验验证,然后应用该方法着重开展了PIO参数敏感性分析研究,得到了对降低PIO趋势有指导意义的结果。     

GPSBIIF-1卫星L1频点QPSK VS CASM信号质量评估

为了评估GPS L1频点信号体制转换前后的空间信号质量，基于高增益天线接收系统采集数据，对相干自适应副载波调制(CASM)调制和QPSK调制信号质量进行对比分析。首先，简要介绍CASM调制模型，利用波形匹配技术求解L1频点授权信号伪码序列。其次，基于星座图分布和极大似然估计分别解决出QPSK和CASM调制信号分量功率分配难题。最后定量地利用相关特性参数中的S曲线过零点偏差(SCB)和相关损失(CL)对比分析L1频点信号体制转换前后各信号分量空间信号质量。该文结果可为不同信号体制下空间信号质量评估对比提供参考。