基于调制卷积神经网络的空地数据链信道估计

针对复杂环境下空地数据链正交频分复用(OFDM)系统信道估计精度不足的问题,提出了一种基于调制卷积神经网络(MCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合的信道估计算法。利用最小二乘算法(LS)提取初始信道状态信息(CSI);利用MCNN网络提取初始CSI的深度特征,并对网络模型进行压缩;利用BiLSTM网络对最终CSI进行预测,实现信道估计。利用构建的空地信道模型生成信道系数数据集,实现神经网络模型的训练与测试。仿真结果表明:与传统算法和现有深度学习方法相比,所提出的信道估计算法具有更小的估计误差,高信噪比条件下的系统误码率(BER)性能提升接近一个数量级;由于引入了调制滤波器技术,随着神经网络层数增加,网络模型参数量大幅减少。      

微波幅相接收机的低中频正交优化结构

为解决微波毫米波幅相接收机的频率偏移超过中频带宽的问题,提出了一种低中频正交接收机结合双边带抑载的优化结构.利用频率误差对消的方法,获得了稳定的低中频信号,不包含微波本振源的频率偏移且保持了2路输入信号之间的相位关系.它的2路中频通道不对称,其中一路用一个晶体振荡器产生的正弦波预调制,对消过程用模拟乘法器和正交解调器在第1中频实现.与频率误差跟踪不同,它避免了锁相环引入的寄生调制和复杂性.分析了其性能,包括I/Q幅相不平衡的误差和校正.概述了一个实际的基于此结构的微波接收机,该接收机的特点是电路结构简单、成本低和小型化,性能测试结果和实际应用表明其具有较高的灵敏度和精度.     

基于非正交干涉矩阵的飞机装配序列规划方法

针对飞机装配中外形曲面特征多、装配关系复杂、连接方式多样等带来的装配工艺设计问题,提出了一种基于非正交干涉矩阵的飞机部件装配序列规划方法.通过分析被装配零件的结构特点,增加非正交的装配坐标方向,构建了非正交干涉矩阵;给出了装配可行性的推导方法,实现了装配序列的自动生成.并以装配时间为目标函数,采用遗传算法对装配序列进行了优化.基于MATLAB仿真平台,对某型号飞机舱门装配过程进行了模拟.仿真结果表明,该方法简单易行.与传统的基于正交干涉矩阵的方法相比,对于可装配性和装配效率都有显著提高.     

无人机空中加油过程中基于机器视觉的相对位姿估计(英文)

本文主要研究了在无人机空中自主加油过程中,利用安装在无人机上的摄像机得到的视觉图像确定无人机与加油机之间相对位置关系的算法。本文以经典的OI算法为基础展开研究,文章主要分为三个部分:首先简要介绍了OI算法的基本实现方法,指出了在OI算法中,旋转矩阵R的初值的选择对于位姿估计的精度有一定的影响。其次主要介绍了一种线性算法用于获取R初值的方法,同时针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,提出了可以将旋转矩阵R的初值设为单位矩阵。论文最后在仿真环境下对相关算法展开实验研究,同时研究了在高斯噪声环境下特征点在加油机表面的分布对位姿估计结果的影响,论文得到如下的结论:1、针对空中加油过程中无人机与加油机之间的相对姿态角变化较小的特点,在高斯噪声环境下,以单位矩阵作为旋转矩阵的初值得到的位姿估计的结果好于以线性算法为初值的结果。2、在相同的高斯噪声环境下,特征点之间的距离越大时得到的位姿估计结果的精度越高。3、特征点的数量对相对位姿估计的精度没有明显影响。     

一种自适应各向异性的SAR图像去噪算法

为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性SAR图像去噪算法。该方法设计一组具有不同尺度和方向的滤波器模板,针对不同图像边缘的局部特征计算出滤波器的尺度和方向,选择最优匹配的各向异性滤波器,从而可以在抑制噪声的同时很好地保留边缘。仿真实验表明,提出的自适应各向异性SAR图像去噪算法具有很强的噪声抑制和边缘保持能力,并且具有较高的实效性。     

螺杆结构对一种改性双基推进剂代用料加工工艺的影响

选择螺杆压缩比(ε)、螺距(s)、螺杆头锥度(α)、螺杆直径(d)4种螺杆结构参数,通过四因素三水平的L9(34)正交设计,研究了其不同水平组合的螺杆结构参数对改性双基推进剂代用料安全加工、设备承载负荷、生产能力和物料可加工性的工艺影响.结果表明,对机头压力或扭矩的主要影响因素依次为B(螺矩)和D(螺杆直径);对出料速...     

飞行器气动外形的正交设计与分析

结合飞行器总体快速设计需求,研究基于正交试验设计的气动外形分析方法。通过正交试验设计,获得飞行器气动特性数据,再根据试验结果的极差分析和方差分析,快速明确飞行器外形参数与阻力系数的影响程度,辨识关键参数,指导飞行器外形设计。以某飞行器为应用对象开展了实例验证,结果表明该方法能够快速获得满足要求的气动外形,提高分析效率,满足总体方案快速设计需求。