基于Armijo准则和BFGS算法的运载火箭控制重分配

以某型运载火箭为研究对象，研究了伺服机构故障下的重构控制问题。将该问题转化为有约束二次规划问题，采用一种Armijo准则和BFGS算法相结合的控制分配方法来求解。Armijo准则可以保证优化算法的收敛性，而BFGS算法则避免了迭代过程对Hesse阵的求逆运算，且具有收敛快的优点。将该重构方法与不动点迭代算法进行了对比，该算法经过8次迭代收敛，目标函数值和误差值分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{2}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{5}}$量级；而不动点迭代算法经过30次迭代尚未完全收敛，目标函数值和误差分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{3}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{2}}$量级。结果表明该重构方法比不动点迭代算法收敛快且收敛精度高。以单台发动机发生卡死故障为例对该方法进行了仿真验证，得到了与无故障情况下相同的控制效果，验证了该重构方法的有效性和正确性。      

国产民机起飞场长限重不平衡起飞优化方法

为了充分利用机场跑道富余长度,提高国产民机商载能力,在满足民航适航和运行规章要求的前提下,就起飞重量、起飞速度比与平衡起飞决断速度对起飞距离的影响分别进行了单参数敏感性分析。通过仿真计算建立了实施组合参数敏感性分析的ARJ21-700飞机网格工具图,并进一步建立了不平衡起飞场长限重增量速查表,最后结合ARJ21-700飞机的实际运行环境对典型高原机场进行实例分析,比较了不同可用距离差异下使用不平衡起飞方法对场长限重和起飞速度比的影响。结果表明:实施不平衡起飞能够在满足规章要求的前提下有效利用跑道富余长度,增加商载能力,提升航空公司经济效益。     

一种超宽带电子战测频技术的研究

随着雷达技术的发展,宽带瞬时信号截获是信息化装备的必备功能单元.从理论和试验验证的角度详细分析了超宽带电子战接收机的工作原理、测频技术和应用场景,提出了一种简化的MonoDFT算法,实现了2GHz～18GHz频段内雷达信号辐射源的高精度频率测量,并设计了两种应用场景和实现方法.理论分析与实验表明,接收机能够实现瞬时带宽...     

面向目标分类识别的多任务学习算法综述

多任务学习(MTL)可以在训练中联合利用多个任务的监督信号，并通过共享多个相关任务之间的有用信息来提升模型性能。本文从目标分类识别应用角度，全面梳理和分析了多任务学习的机制及其主流方法。首先，对多任务学习的定义、原理和方法进行阐述。其次，以应用较为广泛、具有代表性且具有共性特点的细粒度分类和目标重识别为例，重点介绍多任务学习机制在目标分类和识别任务应用的2类方法：基于任务层的多任务学习和基于特征层的多任务学习，并针对每种类型进一步分类分析不同的多任务学习算法的设计思想和优缺点。接着，对本文综述的各种多任务学习算法在通用数据集上开展性能对比。最后，对面向目标分类和识别任务的多任务学习方法的未来趋势进行展望。     

基于随机遮挡和多粒度特征融合的行人重识别

针对行人重识别中存在遮挡及行人判别特征层次单调的问题，在IBN-Net50-a网络的基础上，提出了一种结合随机遮挡和多粒度特征融合的网络模型。通过对输入图像进行随机遮挡处理，模拟行人被遮挡的真实情景，以增强应对遮挡的鲁棒性；将网络分为全局分支、局部粗粒度互融分支和局部细粒度互融分支，提取全局显著性特征，同时补充局部多粒度深层特征，丰富行人判别特征的层次性；进一步挖掘局部多粒度特征间的相关性进行深度融合；联合标签平滑交叉熵损失和三元组损失训练网络。在3个标准公共数据集和1个遮挡数据集上，将所提方法与先进的行人重识别方法进行比较，实验结果表明：在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03标准公共数据集上，所提方法的Rank-1分别达到了95.2%、89.2%、80.1%，在遮挡数据集Occluded-Duke上，所提方法的Rank-1和mAP分别达到了60.6%和51.6%，均优于对比方法，证实了方法的有效性。     

导航卫星时频系统发展综述

全球各大卫星导航系统近年来发展迅速,性能持续提升,其中卫星时频系统的高性能、稳定可靠和保持星间时频同步是系统实现高精度测量的基础.介绍了目前应用于各卫星导航系统的铷钟、氢钟、铯钟等星载原子钟和时频生成与保持技术的特点、发展概况及在轨应用情况.面向精度提升和自主运行能力提升的需求,分析了可能应用于下一代导航卫星的星载原子钟技术、星上时频生成与保持单元性能提升方法以及星间高精度激光时频同步技术,以支撑未来时频基准的天基化和我国综合PNT体系的建设.     

一种新的基于信号导频的射频指纹识别方法

现有基于深度学习的射频指纹识别技术大多采用原始数据样本作为网络输入，未考虑信号携带内容对分类结果产生的影响，网络结构相对单一。为此，针将信号导频部分作为网络输入展开了研究，提出了一种新的导频提取算法，对10个ADALM-PLUTO软件定义无线电设备(SDR)辐射出的信号提取其导频，并建立了3种不同距离条件下的导频数据集。提出将Inception网络结构用于射频指纹识别，在10 m无线传输距离下达到了98.58%的分类精度，相较于现有基于AlexNet网络改进的卷积神经网络(CNN)，分类精度有所提升。      

星载反射面天线赋形技术研究

星载反射面赋形天线为指定区域进行有效覆盖,减少相邻区域间的干扰,在卫星直播通信、雷达以及射电天文学等方面有广泛的应用。文章讨论了3种传统天线赋形技术:波前法、口面场优化法以及反射面直接展开法;针对在轨重赋形天线实现的两大困难,介绍了2种远场快速分析方法,讨论了反射型面控制方法。     

动态负调约束下固体冲压发动机燃气流量控制算法研究

变流量固体冲压发动机工作过程中，常采用控制燃气发生器压强的方式调节燃气生成量，在跟踪变化压强指令过程中，流量会产生明显的负调现象，严重影响发动机系统的安全性和可靠性。为 解决这一问题，本文以具有高度非线性、强时变特性的燃气发生器系统为对象，构建了基于粒子群算法的流量调节自适应PI控制器，并给出一种利用自适应微分跟踪器对期望控制指令进行“整形”的负调改善算法；首先，结合负调发生、终止判据，综合考量系统流量安全裕度，负调发生方向，构建了适配于动态负调约束的自适应跟踪微分器（TD），克服了传统跟踪微分器在负调抑制过程中控制精度不高，指向性不强等缺陷；进一步，开展了多工况下的负调抑制算法仿真校验，结果表明：所设计自适应控制算法具备良好的燃气流量控制能力，可实现在基本不改变响应时间情况下，将最大负调量削减56.6%的控制效果，展现出良好的工程应用前景。