融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。     

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

一种快速Nand Flash垃圾回收策略

为了解决垃圾块回收以及块重新融合再利用过程占用Nand Flash数据I/O操作中大量时间的问题,提出了FTL逻辑块数据流转图概念,并对垃圾回收触发条件、垃圾块选择方法、垃圾回收的过程进行了算法设计,实验表明算法可以提高Nand Flash的平均寿命,缩短IO运行时间。     

IP over CCSDS协议适配的高速并行实现技术

天地一体化组网应用须在空间网和地面网之间部署IP over CCSDS(基于CCSDS空间链路承载IP业务)协议适配网关,以实现在高速CCSDS(空间数据系统咨询委员会)空间链路之上传输IP(互联网协议)数据包。针对此需求,提出一种IP over CCSDS协议适配的高速并行实现方法,并在Linux内核中采用多线程技术实现IP over CCSDS协议适配过程,通过实验进行测试与验证。测试表明,在处理器多核数目的范围内,协议适配处理性能随线程并发数目的增加而增加;当线程数目超过处理器核数时,受限于处理器核数和线程调度开销的影响,协议适配的性能并不能随着线程数目的增多而线性增加。后续,可利用FPGA(现场可编程门阵列)硬件逻辑电路的并行能力在硬件上实现协议适配的高速并行处理,并设计更高速率的同步接口,以从硬件上实现几千兆比特甚至几十千兆比特的高速IP over CCSDS协议适配。     

并行组合扩频通信系统变换域干扰抑制技术研究

为提高并行组合扩频通信系统抵抗窄带干扰的能力,研究自适应多门限和DT-FCME两种变换域算法抑制并行组合扩频通信系统中窄带干扰的问题。经仿真验证,两种算法能够对系统中高斯白噪声环境下的多种窄带干扰起到较好的抑制效果。最后对比分析了两种算法抑制不同类型窄带干扰时的优缺点。     

基于多滑模控制器融合的高超声速飞行器再入段跟踪控制方法

针对高超声速飞行器再入段滑模跟踪控制存在的抖振剧烈问题,提出一种基于多滑模控制器融合的跟踪控制方法.该方法采用动力学模型对高超声速飞行器再入过程进行描述,建立高超声速飞行器的攻角、侧滑角和倾斜角跟踪控制方程,结合准二阶连续滑模控制器和超螺旋滑模控制器对再入段进行分阶段的跟踪控制,分别削弱抖振影响,提高跟踪控制性能.通过模型仿真对所提跟踪控制方法的有效性和可行性进行验证,结果表明该控制方法可有效实现高超声速飞行器的轨迹跟踪,在控制力矩响应和姿态角速度跟踪误差积分值上较传统方法具备明显优势,可有效抑制抖振,提升飞行稳定性.     

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

产教融合的航空制造人才培养模式探索与实践

航空制造行业是创新驱动发展的重点领域,是江西省重点发展的战略性新兴产业。为适应航空产业转型升级对航空制造人才提出的新要求,与中航工业洪都集团合作开展了工装设计岗位急需的航空制造人才培养探索与实践。从人才培养目标确定、专业课程体系构建、创新实践教学方式和完善校企协同管理机制等方面形成的有效方法,确保产教融合人才培养达到预期目标。