海军舰载机飞行甲板识别服

介绍了海军舰载机飞行甲板识别服的技术要求、材料颜色、材料功能和款式设计,并对识别服的分类和性能作了介绍。识别服包括导航服、通讯指挥服和机械检修服,颜色各异,性能如阻燃、抗静电、拒油和拒水等各不相同。该服适用于海军舰载机部队,也适用于机场、民航和科学考察等     

雷达辐射源的序贯识别方法

针对雷达信号环境,依据已知的模板信息,提出了一种雷达辐射源序贯识别方法。通过理论推导和仿真分析验证了该算法的可行性,并与传统的统计分析识别 ［1］ 方法相比,该方法能够更充分地利用辐射源的脉冲信息,提高复杂电磁环境下的辐射源识别能力。仿真结果显示该方法的识别效果优于统计分析识别方法     

空间相机的像移速度矢量计算模型

建立了空间相机的像移速度矢量计算模型.用多重坐标变换在统一的摄影坐标系中表述像面和目标位置.讨论了星下点、方位偏移和俯仰偏移时成像的边界条件与目标定位.根据中心投影原理,给出了电荷耦合器件(CCD)线阵推扫相机对地物目标成像时的偏流角和合成像移速度模值的计算公式.对实现空间相机的精密像移速度补偿、地面目标定位和空间目标识别有重要的应用价值.     

基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别

提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.      

采用多层感知器的润扬桥损伤分析与定位

将针对一座大跨斜拉桥的拉索损伤采用多层感知器（MLP）进行损伤定位研究。首先在动力计算基础上定义了损伤模式,通过分析损伤模式发现：由各个损伤位置引起的损伤模式具有本质的不同特征,而损伤程度只是对损伤模式曲线的线性放大;第4,6,7阶频率对拉索损伤不敏感,因而将这3阶从损伤模式中剔除。然后采用trail-error方法设计了一个MLP网络来描述损伤模式的7维映射空间。辨识结果证明：设计合理的MLP可以有效地描述结构的损伤模式,并能正确地进行损伤定位。     

一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法

提出了一种基于序贯最小优化改进的支持向量机空间有形小目标识别方法。首先陈述了空间有形目标识别的意义并分析了其特点,进而提出了一种基于预分类的两级分类识别策略。在此基础上重点针对空间有形小目标识别所具有的小样本学习问题的本质和特点,采用基于序贯最小优化(Sequential Minimal Optimization :SMO)改进的支持向量机解决训练问题,从而提高了训练的效率和精度。最后,通过10类空间有形小目标共1360个成像尺度不大于30×30像素的仿真样本进行仿真检验,结果表明本文所提出的识别方法的正确率达到了98%(训练样本数454,测试样本数906),完全可以满足实际应用需要,而且具有良好的实时性。     

自由浮动冗余度空间机器人的混沌识别与控制

建立空间冗余度机器人基于关节空间的PD控制下系统运动学方程,推导了系统的广义雅克比矩阵,指出空间机器人和地面机器人在运动学上的不同.以空间三自由度机器人为例,应用混沌数值分析方法中的相图法,Poincare截面法和最大Lyapunov指数法对上述模型进行了计算机仿真.研究发现,不同的PD控制参数和末端执行器期望轨线,均能导致系统的混沌运动.对以上混沌系统设计状态延迟反馈控制器,仿真研究表明,在适当参数下系统由复杂的混沌运动转变为规则的周期运动.该研究为解决空间冗余度机器人关节"漂移"问题提供了新方法.     

固体火箭横向响应载荷识别方法

利用小波分析在时频两域都具有表征信号局部特征的特点,对固体火 箭飞行遥测过载数据进行了小波分解,然后从结构动力学理论出发提出了一种识别固体火箭 截面剪力和弯矩的方法。结合某型固体火箭的遥测参数对火箭主要截面弯矩和剪力进行了 识别,给出了识别结果。该方法对自由-自由飞行的固体火箭截面横向载荷的评估及设计 具有重要的参考意义。
     

航天器故障征兆识别机制研究

为克服针对二值逻辑型阈值比较方法的固有缺陷,本文基于航天器状态划分故障征兆的思想,提出了利用遥测数据的数值型特征甄别遥测野值并获取故障征兆可信度的规则推理新方法。经验证,该机制不仅能够有效避免遥测野值导致的诊断误报现象,而且能够充分体现遥测数据的变化趋势和满足判断条件。     

高阶QAM调制制式识别及其系统实现

研究了非协作通信系统中16QAM、32QAM、64QAM三种常用高阶QAM(正交幅度调制)的调制识别问题,提出了一种基于信号四次方谱和幅度特征的联合参数高阶QAM调制识别方法,并给出了详细理论分析及计算机仿真结果。该方法运算量低,易于工程实现,其正确识别率受载波及符号率估计性能影响较小。最后,基于FPGA通用硬件平台,测试结果验证了所提算法的有效性,达到了系统设计要求。在信噪比为14 dB时,正确识别率在90%以上。