一种快速全天星图识别算法

对星敏感器全天识别算法进行了研究,综合考虑三角形匹配识别法和四面体识别法的优缺点,提出一种改进的快速全天星图识别算法.该算法通过优化导航星对角距筛选方法,节省存储空间;同时引入K矢量法用于加快星图识别中角距匹配的速度;在三角形识别不唯一时,引入第四颗观测星进行四面体识别,提高识别成功率;并在三角形识别结束后增加投影验证功能以避免误识别.仿真结果表明,该算法合理有效,可节省存储空间,减小星图识别时间,提高识别正确率,具有很好的实用价值.     

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%。     

未来航空新兴技术概念内涵及识别方法

针对目前各种航空新兴技术识别方法纷繁复杂、层出不穷的现状,文中系统分析了以专家知识经验见长的定性识别方法,以科技期刊文献计量为主的客观定量识别方法,结合定性和定量多种方法组合识别的方法同时进行了对比分析,给出了各种方法的优点和缺点。系统梳理了兰德公司、DARPA,战略与国际研究中心(CSIS)、中国航空研究院(CAE)等国内外一些情报研究机构经常采用的资源组成、识别流程、识别方法、识别成果。最后提出了关于新兴航空技术识别方法的思考,期望对相关新兴技术研究起到一定的参考作用。     

生成矩形毛坯最优两段排样方式的递归算法

提出一种递归算法生成矩形毛坯两维两段排样方式。这种算法将板材分成两段,同一段中所有条带的长度和方向都相同,二段的条带方向相互平行或垂直,不同尺寸的毛坯可以在一根条带中出现。通过递归在段上生成最优条带布局,隐式地讨论所有长度的段,确定所有两段组合的价值,选择价值最大的一个组合作为最优解。计算结果表明,该算法在计算时间和材料利用率两方面都有效。最后,一个实际问题的解表明:使用该算法,材料利用率较高。     

基于自适应LMS算法的空间光束快速精扫描跟踪控制方法

针对空间精密光学领域与国防应用对高精度快速光束控制的需求,给出自适应最小均方(LMS)算法对压电快摆镜进行光束扫描跟踪控制.首先描述了自适应LMS控制算法及快摆镜模型辨识方法,随后仿真分析了不同频率及迭代步长对自适应LMS算法跟踪控制的影响,最后采用自适应LMS算法进行了压电快摆镜辨识及扫描跟踪控制实验.实验结果表明,...     

运载火箭整流罩内主动降噪控制技术

运载火箭整流罩内的声振环境对有效载荷的可靠性和发射任务的成败至关重要。为改善整流罩内低频声振问题，首先从数学原理上介绍了用于主动降噪(ANC)系统的自适应滤波器和通道辨识的方法;其次针对运载火箭整流罩特定情况，建立反馈式滤波最小均方值(FxLMS)-ANC系统控制模型，并在实验室环境下搭建硬件实验平台;最后针对噪声频谱分布的不同特点开展宽带、窄带、宽带与窄带组合式ANC实验。结果表明:采取ANC控制对噪声抑制效果明显，特别是对功率谱峰值所在的频点实施窄带降噪，降噪效果更为突出。实验室环境下所得的实验结论，验证了在运载火箭整流罩内ANC的潜力。     

抽油机故障诊断的分布驱动主动学习算法

抽油机示功图直观显示了抽油机工作情况，但实际工况情况呈现典型的长尾分布特性，类别严重不平衡。传统方法无法准确识别小类别工况，也无法获得井下工作状态准确识别。针对这一问题，提出一种基于分布驱动的多类别长尾数据代价敏感主动学习算法（Cost-sensitive active learning algorithm based on distribution -driven multi-class long-tailed data， CALA）。首先，考虑数据分布特性，以最小化代价为优化目标确定数据的最佳聚类簇数；其次，通过加入预分类误差代价来更新之前得到的最佳聚类簇数；然后，构建集成分类模型作为分类器；最后，通过迭代来平衡数据分布。采用某油田真实的示功图数据进行测试，显著性实验分析证明CALA在小类别工况诊断上具有更好的性能。     

Blind identification of space–time block codes based on deep learning

Deep Learning(DL) has important applications to both commercial and military communications, such as software-defined radio, cognitive radio and spectrum surveillance. While DL has been intensively studied for modulation recognition, there are very few investigations for blind identification of Space-Time Block Codes(STBCs). This paper proposes a Residual Network(RN)-based model for identifying 6 kinds of STBC signals with a single receiving antenna, including the same length of coding matrix. I...