基于OFDM星载交换的星地下行链路子载波分配与峰均比抑制联合优化方法

提出了一种基于OFDM的全新星载交换方案,此星载交换方案可通过星上子载波交 换实现业务交换。以点波束星地下行链路为研究对象,结合跨层设计思想,提出了一种 适用于点波束星地下行链路的子载波分配和峰均比抑制方法。此方法可根据点波束星地下行 链路信号发射功率上限、当前点波束星地下行链路信道状态、每个星地下行链路传输业务目 的地和QoS要求,并结合抑制点波束星地下行链路OFDM信号的峰均比,实现在属于不同地面 设备的各个星地下行链路传输业务之间自适应分配子载波,实现充分利用点波束星地下行链 路资源、满足传输业务的QoS要求,同时抑制星地下行链路OFDM信号的峰均比,而且不会因 抑制星地下行链路OFDM信号的峰均比而增加额外的边带信息和传输功率。
     

线性分布的细金属柱体成像

将改进的截断奇异值分解算法用于线性分布的细金属柱体成像计算。在散射模型中引入多极子展开分析散射体间的耦合作用,考虑一、二次散射对模型进行简化;在线性反演算法中,用截断奇异值分解正则化方法处理算法中的不适定性,并对正则化参数选取进行修正。仿真结果表明：当选取的正则化参数合适时,该法可获得较好的成像效果。     

基于子空间投影的未知背景航拍高光谱图像恒虚警目标检测

针对航拍高光谱图像中未知背景地物特征条件下小目标的检测问题,给出一种检测算法。利用目标的低概率特性,通过模糊聚类获取高光谱图像中背景的光谱特性;然后将高光谱数据向背景光谱信号的正交子空间及目标信号子空间投影以抑制背景和噪声信号;最后在特征层利用广义似然比检验构造出具有恒虚警特性的检测器,完成融合检测过程。理论分析和实验结果表明了算法的有效性。     

发动机故障诊断的主因子模型

提出了发动机故障论断的主因子模型。这是一种基于故障方程的参数诊断方法。主因子模型能够利用较少的测量参数对较多的故障类型进行论断,可以有效地克服故障方程病态的影响,保证诊断结果具有高的精度和信度,并提供诊断结果可靠性的评价信息。文中给出了主因子模型的基本理论、主因子模型的最优实用算法及其算例以及对于JT9D发动机的24个故障样本的验算结果。理论和实际考核表明主因子模型是一种有效的故障诊断方法。     

基于迁移学习的四旋翼无人机性能驱动的故障检测

致力于解决四旋翼无人机的故障检测问题.考虑到无人机模型是一个非线性强耦合的模型,提出一种基于神经网络的性能驱动故障检测方法.然而,当无人机进入新的重力场时,已建立的故障检测系统无法适用.为了解决这个问题,进一步提出一种基于迁移学习的故障检测方法.通过子空间迁移方法和布雷格曼散度度量方式,将源域与目标域对齐,并实现了神经网络的参数迁移以及阈值设定.在四旋翼无人机系统中验证了本文所提出的方法的有效性.     

基于子空间算法的对称结构重频模态识别

针对飞机等对称结构的重频模态较难识别的问题,在随机子空间算法的基础之上,利用空间投影的性质和响应点位置间的几何关系,分离对称耦合模态,建立对称模态响应和反对称模态响应Hankel矩阵,实现单独利用响应数据识别重频的对称和反对称模态。最后通过仿真算例表明,改进后的方法成功提取了重频模态的振型,避免了传统算法识别结果的中的振型耦合,同时提高了对称模态中固有频率和阻尼的识别精度。     

附面层吸入条件下非轴对称静子对风扇流场影响数值研究

附面层吸入导致进气道与风扇气动交界面处产生严重的总压、旋流畸变,进而使得风扇效率、稳定性降低,是制约其应用的主要问题之一。为了提高风扇的抗畸变能力,本文对风扇静子进行了非轴对称设计和数值仿真计算。结果表明：相较于原型风扇,非轴对称静子效率提高0.31个百分点,失速裕度提高50.5%,风扇内部流场有明显改善,扩压因子减小,畸变区静叶叶尖吸力面角区分离范围显著降低,叶片通道通流能力上升。非轴对称静子改型方案通过改变畸变区静叶进口几何角与弦长,使静叶冲角基本不变,稠度增加,气流在吸力面上不易发生分离,从而使得角区分离范围减小,流动损失降低,风扇性能提升。     

失谐流体激励下叶盘结构响应特性

对非均匀静子叶片分布影响下的失谐流体激励叶盘结构响应特性进行研究.首先推导叶盘结构强迫共振条件与流体失谐设计理论;其次对工程叶盘结构响应分析的模态减缩方法和精细积分法进行理论描述;最后给出数值算例,对谐调和失谐流体激励特性和实际工程叶盘的响应特性进行研究,分析流体失谐设计方法对叶盘强迫响应的影响.在响应特性计算中,通过有限元方法得到叶盘的系统质量、阻尼和刚度矩阵后,利用MATLAB软件编制程序进行响应特性分析.      

基于空间距离的快速稳健子空间跟踪方法

从空间距离的角度分析子空间跟踪问题,提出了一种新的子空间跟踪算法。提出的算法同时适用于信号和噪声子空间跟踪,而复杂度仅为3NL+O(N)。仿真表明算法对基的正交偏离稳健,对舍入误差不敏感,是一种快速稳健的子空间跟踪算法。     

预定失败数的负二项分布的预测

对预定失败数的负二项分布,给出了一致最小方差无偏预测子及Bayes与Fiducial预测子和预测区间,比较了Bayes和Fiducial PI的优良性,并用数值例进行了说明。