基于深度学习的无人机数据链信噪比估计算法

无人机数据链通信受到各种自然与人为的干扰,信噪比（SNR）是信道状态和通信质量的有效评估指标。为解决传统估计算法信噪比估计精度不足的问题,提出了一种卷积神经网络（CNN）与长短时记忆（LSTM）网络结合的估计模型。利用仿真与实测相结合的方式,构建了一个包含不同信噪比、调制方式、衰落信道等信息的无人机通信信号数据集;在网络训练阶段,将样本序列进行分割,对分割后的每一部分序列使用CNN-LSTM网络提取深度特征,多次训练并保存模型参数;在测试阶段,利用构建好的测试集完成对算法的验证与测试,得到信噪比估计值。实验表明,相比于传统信噪比估计算法与单一网络结构的深度学习算法,所提算法的均方误差最低,实现了对信噪比的高精度估计。      

基于边缘和结构的无参考屏幕内容图像质量评估

屏幕内容图像（SCI）是一种与传统自然图像不同的图像,具有更多的文本、图形以及特殊的布局。考虑文本、图形、图像和布局对屏幕内容图像质量的影响,提出了针对屏幕内容图像的基于边缘和结构的无参考质量评估（BES）算法。文本、图形和图像具有大量边缘,并且人类视觉系统对边缘高度敏感,因此BES算法首先使用Gabor滤波器的虚部提取边缘并计算每张屏幕内容图像的边缘特征。其次,提取一个结构特征来表示屏幕内容图像的布局。具体而言,利用Scharr滤波器计算得到一个局部二值模式（LBP）图,接着利用LBP图计算得到结构特征。最后,应用随机森林回归算法将边缘和结构特征映射为主观分数。实验结果表明,在数据库SIQAD和SCID上,所提出BES算法性能的皮尔森线性相关系数（PLCC）相对于对比算法中最先进的无参考算法,分别提高了2.63%和11.22%,甚至高于一些全参考算法。      

建立航天科研领域专业人员胜任力特征模型

为实现航天事业的跨越式发展和人力资源管理以人为本的理念,就要引入以胜任力特征模型为基础的新的人力资源管理模式,针对航天科研的特点,采用问卷调查为主、行为事件访谈和专家小组座谈为辅的方法,提取优秀科技人员的能力素质特点,形成航天科研领域专业人员胜任力特征模型,并以此为基点更有效地开展人力资源管理与开发工作.     

基于Pro/E特征造型技术的固体发动机装药燃面计算

以Pro／E软件为平台,借助Pro／E软件的特征造型功能及曲面论中的曲面插值法,完成了固体发动机装药燃面的推移模拟和燃面计算。通过比较计算所得的等速燃烧和不等速燃烧的燃面变化曲线。证明该方法具有较高的精度。     

槽道内涡波流场展向涡的分布特征

通过2DPIV测量了槽道内涡波流场的瞬态速度矢量场,利用雷诺分解和旋转强度的λci准则进行了展向涡的识别;并从识别的逆时针和顺时针展向涡的尺度属性、力学属性和运动属性方面分析了展向涡的分布特征。结果表明,流场中的顺时针展向涡的数量大于逆时针展向涡的数量;在法向位置0.05~0.45范围内,逆时针展向涡的旋转强度呈抛物线形状变化,顺时针展向涡整体呈下降趋势;逆时针展向涡的平均直径和椭圆平均长轴长度随着法向位置的增加而缓慢增加,而顺时针展向涡趋于下降;逆时针展向涡的椭圆长轴倾角最大值为67.28°,顺时针展向涡的等效椭圆的离心率呈下降趋势,似圆性较好;逆时针展向涡对全局平均的〈vωz〉分量在法向位置0.15处出现最大值61%;展向涡对流场雷诺应力的影响较小;逆时针展向涡的数量密度在0~0.08法向位置范围内呈急剧上升趋势,并达到最大值0.36,顺时针展向涡数量密度整体呈倒U形分布;不同旋向的展向涡占总展向涡数量密度的比值都大于0.3;展向涡的流向对流速度整体上小于流场的平均速度,且在槽道中心区域差值较大;展向涡的法向对流速度随着法向距离增加,从负值上升到正值,在中心主流两侧分别发生喷射和扫掠2种现象。     

基于侧扫声纳图像的AUV侧向速度估计与DVL粗差检测

复杂水底环境和自主潜航器(AUV）机动会造成Doppler测速仪(DVL）速度测量结果中出现粗差,提出一种检测DVL速度粗差数据的方法。该方法利用侧扫声纳图像数据,结合SIFT特征匹配算法求取声纳图像的边缘特征点。根据声纳图像成像原理,计算出每一帧图像相对上一帧图像对应特征点像素的横向平移量;结合特征像素平移量与AUV实际横向位移的比例尺度关系以及声纳侧扫周期推算出AUV侧向速度。该侧向速度用于检测水下组合导航中DVL的速度粗差,在几十米水深的浅水区,该方法能够检测并剔除出大于0.2m/s的DVL侧向速度粗差,显著减小DVL前向速度误差。算法可实时实现,改善AUV水下组合导航性能。     

基于WiFi指纹库的室内定位研究进展和展望

首先简要说明了室内定位技术中WiFi定位的优势;然后通过梳理WiFi指纹库的室内定位相关技术研究,简要阐述了WiFi信号的相关特性,并以实验作为佐证,重点介绍了信号传播模型、指纹库构建方法、指纹信号匹配准则和不同手机对WiFi信号敏感差异的标校等相关技术进展;最后,简要介绍了WiFi室内定位技术的未来发展趋势。     

基于结构张量特征的机体损伤区域动态划分

为提升飞机结构损伤维修分析的智能化水平,实现飞机结构损伤模型的高效重构,提出了基于结构张量特征的动态阈值损伤区域划分方法。首先,引入结构张量理论,特征表示图像局部颜色结构纹理,完备损伤图像特征表示;其次,通过构建共性分布的结构张量特征空间,从而使不同损伤图像具有一致性损伤区域划分流程;在此基础上,定义了动态阈值划分算子,并通过对动态阈值划分算子参数的计算,实现结构张量特征空间中的动态阈值划分;最后,选用不同飞机结构损伤实例图像对方法进行了对比验证。验证结果表明,相比于传统灰度方法、固定阈值划分和其他动态阈值划分算子,椭圆算子划分得到的损伤边界连贯完整,能够有效分割微小裂纹,噪点较少,质量较优。该方法运算高效、流程统一、特征表示完备,对不同类型结构损伤的适用性好。     

昆明机场大雾特征及成因分析

大雾天气是造成大面积航班延误的主要原因之一。昆明机场以辐射雾居多,根据本场预报经验,我们把由南支槽、锋面降水系统过后而产生的雾俗称为系统性辐射雾,由于机场周围湿地在合适的天气形势下产生的雾俗称为局地性辐射雾。     

滚压强化表面状态特征的疲劳演化及抗疲劳机制研究进展

作为机械表面强化技术之一,滚压强化工艺能够有效提高材料的疲劳性能、耐磨损性能、耐腐蚀性能以及损伤容限性能,现已被应用于航空发动机叶片等的表面改性处理。首先,对滚压强化的基本原理及优点进行了介绍。其次,鉴于表面状态特征演化对疲劳性能的重要影响及越来越多的学者对此问题的重视与研究,分别综述了滚压强化工艺的表面状态特征（残余应力、显微硬度和微观组织）的疲劳演化、抗疲劳机制以及疲劳寿命预测方面的研究进展。然后,并与其他工艺的研究进展进行横向对比分析,总结了滚压强化工艺当前研究存在的不足。最后,对滚压强化工艺今后的研究内容与发展方向进行了展望。