可用于深空信息传输的光纤激光相控阵技术

提出采用面向动态连接的光纤激光相控阵的深空激光通信及全光组网技术,对4~35万千米深空探测链路功率进行了仿真,由于1.55μm掺铒光纤放大器的饱和输出限制,使其安全裕量大大低于1.064μm载波源的安全裕量。模拟了1.064μm的光纤激光相控阵在深空通信中的远场强度分布图,阵元数目为20×20时,阵元间距为20μm、纤芯半径为10μm,远场的扫描角度范围为±1.309°。结果表明,1.064μm光纤激光相控阵光源具有深空链路传输优势,该研究为面向动态连接的激光相控通信的实现提供理论依据。     

基于ICT分布的容迟网络接触模型

在容迟网络中,掌握节点之间的接触间隔时间(ICT)的特性,能够为网络性能分析、路由协议设计以及算法优化等研究提供理论指导和帮助,但目前的ICT模型往往缺乏普适性.通过对节点运动做出一般性假设,基于可靠性数学方法,给出了一个基于ICT分布的接触模型——IDCM.该模型证明了两个移动节点之间的ICT服从指数分布,且指数分布的参数仅与两个节点的历史接触次数和累积ICT有关.在随机方向(RD)移动模型、随机路点(RWP)移动模型、北京市出租车网络、口袋交换网4个数据集上进行了仿真验证,并与基于统计拟合参数的指数分布模型进行对比.仿真实验结果表明,IDCM能够准确反映节点对之间的接触间隔时间分布,且模型准确性优于基于统计拟合参数的指数分布模型.      

基于改进神经网络的空间机械臂阻抗控制方法

针对环境信息不确定和碰撞模型未知情况下的空间机械臂柔顺控制问题,提出了一种基于改进型神经网络的阻抗控制方法.以空间机械臂阻抗控制系统闭环方程为基础,分析了环境信息不确定和碰撞模型未知情况下不能实现精准力控制的原因.利用粒子群优化算法调整神经网络中的权值矩阵,以提高神经网络的收敛速度和寻优性能.基于改进后的神经网络设计阻...     

基于神经网络及深层充电的电子通量反演模型

为了实现对空间高能电子通量的估计及航天器深层充放电的风险评估,基于深层充电和空间电子环境的关联性,利用人工神经网络（ANN）建立了一种由深层充电反演空间高能电子环境的模型。以深层充电探测电流密度及电子能量作为模型输入,电子通量作为模型输出,使用AE9模型对神经网络进行训练,将神经网络的MSE降低到了0.04122,并使用Giove A卫星的深层充电探测数据及GOES卫星的电子通量探测数据验证了模型反演电子环境的准确性。同时对由探测电流计算航天器典型介质材料最大内电场的神经网络模型进行了研究,以实现对航天器内充电风险实时评估。     

基于分布式深度学习的多星计算卸载策略

在边缘计算增强的低轨卫星网络场景下,低轨卫星集群协同处理地面任务能有效降低用户响应时延。对卫星集群的联合卸载决策和资源分配优化问题进行研究,将其描述为一个混合整数规划问题,并采用了一种基于分布式深度学习算法的卫星边缘计算卸载算法（deep learning based offloading algorithm,DLOA）。该算法使用多个并行DNN用于生成卸载决策并采用经验回放存储新生成的卸载决策,当采用隐藏层结构不同的DNN,收敛速度比同构DNN提升18%,收敛值与最优值的比值基本为1,可以认为已收敛至最优。此外,探讨了DNN的数量对所使用的算法的影响,仿真结果表明采用少量DNN就可以获得近优的收敛效果。通过对不同任务规模下采用不同算法的任务完成率进行研究,结果表明DLOA算法可通过采用异构DNN和优化资源分配方案显著提升完成率,其较单星运算方案任务完成率提升1倍,较二进制粒子群算法方案提升20%。     

基于小波神经网络的航空发动机建模研究

提出将多个多输入单输出小波神经网络(WNN)组合构造多输入多输出(MIMO)的WNN来逼近MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法，并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练，建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型，用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络(BPNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较，结果表明WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

基于Internet远程教学的多媒体CAI课件设计

本文对网络多媒体技术在网络教育中的应用进行探索和研究,分析CAI教学模式情况,结合实际教学的需要,设计基于远程教学的多媒体CAI课件。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。     

应用网络拓扑法计算低惯量稀土永磁伺服电动机的磁场

通过理论分析，首次将网络拓扑法的应用范围从无旋场扩大到有旋场的计算中，从而进一步发展和完善了这一数值计算方法。本文从麦克斯韦方程出发，通过对比热传导问题的约束方程，导出了网络拓扑法用于有旋电磁场计算的离散化格式。继而通过与相应的有限单元法的比较，说明了网络拓扑法的一系列优点。同时，本文还分析建立了适合有旋场计算的永磁体等效电流模型。作为实例，本文最后给出了一台低惯量稀土永磁伺服电动机的求解方程，并计算了空载磁场及电枢反应磁场分布，由此得到的电机电磁参数，不仅为伺服电动机本身而且为整个伺服控制系统的设计提供了依据。