Costas编码信号的循环谱特征分析与参数估计

研究了准确反映Costas编码信号特点的关键参数集合。基于循环谱相关密度估计方法,分析了Costas编码的循环谱特征及其与辐射源侍号参数的对应关系,提出了一种没有先验知识条件下Costas编码截获信号特征提取方法。通过对典型的Costas编码信号参数提取归一化均方根误差的计算,验证了该算法的有效性。     

改进U-Net网络及在遥感影像道路提取中的应用

高分辨率遥感图像分割在军事、民用等领域具有良好的应用前景,但由于复杂的背景条件以及干扰物的遮挡,导致现有算法无法较好地从遥感影像中提取道路细节信息。研究基于改进U Net网络模型,提出了MDAU-Net（multi dimension attention U-Net）网络结构模型,通过对U-Net网络结构加深至七层结构来提升精细分割道路的能力;并提出了一种多维注意力模块MD-MECA（multi dimension modified efficient channel attention）,将其添加至编码部分的特征传递步骤中,以达到对编码部分的特征传递进行优化的目的;其中利用DropBlock与Batch Normalization解决网络训练过程中出现的过拟合。试验结果表明:改进后算法可以有效提升道路的提取效果,在测试集上的准确率达到了97.04%。     

高动态下的星体目标质心提取方法

高动态情况下,星点像斑在星敏感器探测器上会呈现出拖尾现象,星点质心无法被准确提取。针对上述难点,本文提出了一种高动态条件下基于差异哈希算法的星点质心提取方法。该方法分为三步：第一,建立动态星斑的数学模型;第二,利用差异哈希算法和汉明距离实现星跟踪窗口内星体目标粗定位;第三,在粗定位区域使用阈值分割与连通域法提取星点质心。实验结果表明,该方法能够适应各种长度的曝光时间,并实现星敏感器在3（°）/s条件下的稳定跟踪。在曝光时间50ms,角速度3（°）/s的条件下,星对角距误差为13”,平均提取率为96%,相比于传统方法,分别提高了29.6%和22.9%。     

基于规则的航空发动机孔探图像诊断方法研究

针对军用航空发动机内部损伤频率高、诊断决策时间长的问题,运用基于规则的推理方法,结合案例推理,进行了航空发动机内部损伤维修决策的专家诊断研究,开发了基于孔探图像的航空发动机内部损伤维修决策专家系统。依据领域专家的经验,通过分析得到了对该型发动机的专家知识,并将其转换为if-then的知识规则存放于知识库中;利用图像处理方法,对损伤进行测量,得到损伤的尺寸参数;根据损伤尺寸,依据相应的知识规则,应用正向推理得到损伤的维修决策。运用多个航空发动机内部损伤实例验证了所开发的专家系统的有效性。     

排气液化发动机高速液化装置研究

为简化涡轮排气液化发动机蒸汽液化装置的结构、缩小体积，提出了基于超声速汽液两相流升压原理的水蒸气液化方案，建立了考虑多因素的数学方程式，讨论了水蒸气喷嘴段结构参数、混合室参数、扩压段参数和混合室阻力等对升压能力的影响。计算结果表明：收敛-扩张式升压液化装置的升压系数大于3。     

温度冲击试验箱的参数测量

简介了温度冲击试验原理，提供了一种测量温度冲击试验设备参数的方法，并分析了一个实例。     

一种支持分层设计快速线网提取算法

本文介绍一种快速线网提取方法,该算法是采用图论中求无向图连通分量的方法实现的,取得较好的结果。     

飞行器参数辨识的最优方波形输入信号设计

用动态规划法设计了旨在提高飞行器气动参数辨识精度的最优方波形输入信号。设计出的信号不仅在工程上易于实现,还在精度意义上达到了最优。为了避免加输入信号后飞行器状态离开线性工作点,从而导致模型失效,该设计方法还考虑了输出约束。用于某型飞行器的输入信号设计结果表明,该法是有效的。     

采样时间序列的滑动递推容错预报算法

在导出线性模型系数递推最优辨识算法的基础上，探讨了滑动线性预报器的容错改进，建立了简洁、实用的滑动递推容错预报算法。通过仿真计算验证了算法的有效性。     

非线性时间序列在卫星通信网络数据预测中的研究

卫星通信网络数据预测在卫星通信系统中起着重要的作用,是系统建模的主要研究内容之一。由于卫星通信网络数据的非平稳性和不可预知因素的影响,决定了应采用非线性时间序列建模方法来分析、预测。在分析通信网络数据的基础上,建立卫星通信网络数据的ARIMA模型,在确定预测模型的阶和进行参数估计后,给出不同预测步数条件下的通信网络数据流量的预测,并进行了仿真对比实验。仿真结果表明,该模型在预测步数较小的情况下,预测误差在4％左右,具有良好的预测精度,为卫星通信网络数据流量的预测、异常检测和网络负载预测的应用奠定了坚实的基础。