基于平衡核函数聚类的飞行航迹数据分析方法

目前,使用数据挖掘的方法对目标的飞行航迹进行分析来确定航迹类别具有许多应用价值。飞行航迹数据具有维数高、交连多、可分类性能差等特点,要做到尽可能精确的聚类和分类十分困难。文章立足提高飞行航迹数据聚类分析的准确性,在航迹特征数据的预处理阶段,提出了一种平衡核函数的K-均值聚类方法,可以解决高维特征数据带来的奇异性,还能提高交叠样本的聚类性能;设计了一种模糊支持向量机的算法框架实现航迹的分类。通过实际飞行航迹数据集测试了设计框架下航迹聚类和分类识别的有效性,在实际工程上具有广泛的应用前景。     

汽车牌照自动识别技术研究

提出了一种汽车牌照的自动识别算法：先对图象进行直方图均衡,平滑去噪,二值化预处理,再根据车牌上文字变化特点快速,准确地从复杂背景中分割车牌最后采用投影－变换系数法取汉字,英文和阿拉伯数字的不同维数的特征,送到相应的ＢＰ神经网络中进行识别,较好地解决了汽车牌照的自动畜产     

单脉冲雷达导引头抗压制式干扰时域仿真

为研究单脉冲主动雷达导引头在自卫干扰(SSJ)和非SSJ条件下的抗干扰性能,建立了单脉冲角跟踪系统对SSJ和非SSJ压制式噪声干扰源进行跟踪的时域模型。仿真结果表明,在SSJ条件下,角跟踪回路的抗压制式噪声干扰性能较佳,跟踪情况与目标视线角速度有关;在非SSJ条件下,当导引头接收天线处远距支援干扰(SOJ)强于目标回波信号时,SOJ会引入较大的天线指向偏差。所建模型可用于雷达导引头抗干扰性能的仿真研究。     

基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断

在涡轮泵故障诊断中，多类故障诊断是经常出现的问题。为提高多类故障诊断速度，在球结构支持向量机的基础上，提出一种引力球结构的支持向量机多类算法，该算法充分考虑样本分布疏松程度，经过试验优化分析得到最佳分类引力公式。用该算法和其他常用算法对涡轮泵仿真故障进行分类比较，结果表明基于引力球结构的支持向量机故障诊断算法学习速度快，诊断效果好。     

一种Ka频段卫星天线多模单脉冲馈源设计

针对高精度跟踪用户目标的需求,设计了一种Ka频段卫星天线多模单脉冲馈源。该馈源由和差网络、多模激励器和辐射喇叭组成,当从和差端口分别以TE10模激励时,多模激励器会激励出所需的11个工作模,由辐射喇叭在空间形成单脉冲和、差波束。对该馈源在和、差状态下的辐射特性进行仿真分析,结果表明,其和差矛盾小于2.5dB,差零深小于-40dB,同时馈源在方位面和俯仰面的辐射方向图具有良好的对称性。     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

星载SAR亚马逊雨林辐射定标仿真研究

辐射定标是准确、定量描述星载合成孔径雷达(SAR)系统性能的重要手段.星载SAR在轨运行期间,天线方向图较之发射前可能存在较大的失真,从而严重影响所获取的SAR图像数据质量,因此准确测量在轨飞行时天线俯仰向方向图特性并予以补偿是星载SAR辐射定标的主要内容之一.利用具有均匀后向散射系数特性的分布目标进行外定标是测量双程俯仰向天线方向图的最佳方案,而亚马逊雨林是全球最稳定、最均匀、最平坦的分布目标,后向散射系数几乎不随入射角变化,是公认的理想测试场地.鉴于目前我国尚无自行采集的星载SAR图像数据,我们对星载SAR回波功率仿真、天线方向图模型参数估算进行了深入、系统的研究,利用仿真的亚马逊雨林SAR功率图像成功地实现了星载SAR俯仰向天线方向图在轨测试关键环节的模拟,对我国的星载SAR辐射定标研究具有一定的理论意义和重要的工程实用价值.      

航空发动机排气温度基线建模新方法研究

为实现航空发动机气路性能诊断与预测,提出一种基于堆叠降噪自编码器(Stacked de?noising auto encoder,SDAE)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)相结合的航空发动机排气温度(Exhaust gas temperature,EGT)基线建模方法.以CF...     

细长体大攻角非对称流场控制

为了研究细长体大攻角非对称流态的机理以及开发新的控制技术进行了风洞实验.实验中观察到了侧向力的双稳态状态,并且它的正负指向很容易被来流中或者模型头部的微小扰动切换.连续改变滚转角时出现了迟滞回线.模型上游的扰动棒能改变侧向力的方向,当扰动棒移走后仍然可以保持该方向.根据以上观察,在模型头部安装了微型摆振片,该摆振片可以处在不同的周向位置.当摆振片静止时,迟滞回线消失,侧向力的方向不随紊流随机切换.截面侧向力的动态测量结果表明,当摆振片低频摆振时,侧向力可以跟随节奏变动.随着频率的增加,侧向力逐渐减少.当摆振频率进一步增加时,侧向力减少到零.如果摆振时,改变摆振片的平衡位置,则侧向力可以成比例的变化.根据上述实验实施,探讨了非对称现象的机理.     

基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.