一种改进的BP网络系统辨识算法的研究

本文提出了一种降低网络灵敏度的BP网络改进算法,即在网络的误差反向传播信号线上增加一个协调器, 该协调器控制各层权值的修正,大大提高了网络的学习速率。通过对具体网络的仿真,证明了该算法的可行性。     

一种基于移步预测消除脉冲串扰的快速算法

以毫米波主被动复合探测器为工程应用背景,通过分析信号的特点,提出一种基于移步预测思想的快速算法来消除脉冲调制信号对被动通道信号的串扰。仿真分析和实验结果表明,该方法对改善信噪比效果明显,而且具有成本低、速度快和易于工程化实现的优点。     

遗传算法在固体发动机结构可靠性计算中的应用

通过对偶遗传算法及采用实数编码技术、交叉概率Pc和变异概率Pm的自适应调整，同时嵌套快速梯度运算，不仅加快了搜索，提高了收敛速度，且明显地改善了定位精度，有效地避免了求解有约束的非线性优化问题时采用惩罚函数法所存在的问题。用此方法计算了受极限状态方程约束的固体火箭发动机结构可靠性指标β，算例表明该处对计算结构可靠性指标β非常有效。     

近地轨道卫星的地影预报算法

针对传统地影预报算法计算量大,不适合星载计算机进行地影时刻自主预报的问题,提出一种地影预报星上算法。通过构造降维坐标系将卫星进出地影过程转换为“星-地-日”平面内的几何问题;基于常数变易法推导出阴影条件的隐式解析公式,其方程系数可由实时轨道参数确定。为简化计算,将星上算法设计为双层结构：构造迭代算法,依据实时轨道参数可精确预报卫星在每个节点上的地影时刻;而在任意两个节点之间采用解析算法进行近似预报。仿真结果表明,星上算法的预报精度高且计算量小,适合星载计算机进行地影时刻自主预报。     

一种BOC调制信号的同步主峰检测新算法

BOC(Binary Offset Carrier)调制信号具有相关函数多值性,这就导致接收机同步阶段容易错锁在虚假相关主峰上。本文提出了一种新的主峰检测算法,很好地解决了接收机同步中出现的此类错锁问题。新算法通过本地增设一条QBOC支路,与BOC支路结果经补零、移位、相加计算而实现,称此算法为OQCC(Offset Quadratic Cross-Correlation)算法。理论与仿真分析结果表明,OQCC算法同时适用于奇数阶和偶数阶BOC调制信号;能够在不改变BOC信号主峰宽度的情况下,通过降低副峰,有效提高主副峰分离度;在同等条件下,可有效提高BOC信号主峰检测概率,降低BOC信号副峰检测概率。     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法

提出一种基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法,根据压气机一维设计理论,通过对满足流量及压比设计指标的反问题求解快速得出压气机的气动布局方案,在此基础上结合非设计点损失和落后角模型通过正问题求解得出全工况压气机特性,再根据预测特性与目标的偏差调整气动布局方案,以此通过对正反问题的耦合求解实现对压气机特性的合理快速预测...     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

GNSS多径抑制基带处理算法综述CSCD

随着全球导航卫星系统(GNSS)信号体制的不断更新,接收机应用环境越来越复杂,多径误差抑制技术也在不断发展进步。其中,基于改进基带的多径抑制算法由于成本和效果综合较优,受到了国内外研究人员的重视。论文首先阐述了GNSS多径抑制的基本原理,综述了传统的GNSS参量式和非参量式多径抑制算法的研究现状和实现方式,然后探讨分析了新体制信号中提高抗多径性能的方法,总结了当前GNSS多径抑制基带处理研究中的主要问题,最后展望了其未来的发展趋势。     

基于慢特征密度聚类的气路异常检测方法

在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。