一种基于聚类分析的二维激波模式识别算法

在激波捕捉求解器计算的可压缩无黏流场基础上,提出了一种探测并识别二维激波干扰模式的新算法,从3个层面详细介绍了该算法的实施流程。首先,采用基于当地流场参数设计的传统激波探测方法,辨识出激波附近的一系列网格单元;其次,通过经典的K-means聚类算法将这些激波单元划分成许多簇,并根据簇的相邻信息定义每个簇的类别;最后,设定相关准则对某些紧邻的簇进行合并,进而确定各个激波干扰点的位置,记录各条激波分支所对应的簇,采用Bézier曲线拟合算法分别对其聚类中心进行拟合以获取更加光滑的激波线。数值试验表明,该算法不受网格类型的限制,不仅可以保证最终拟合的激波线具有较高的位置精度,还可以清晰地识别出流场中多激波干扰的模式,同时对分析非定常流场中激波的运动与演化过程也提供了一种有效的可视化手段。     

频率微调在导弹末制导雷达自动检测系统中的实现方法

介绍了频率微调及频率调整概念及手动频率微调的方法,指出频率微调在末制导雷达性能测试中的重要性,给出了一种在自动检测系统中的自动频率微调方法.     

An internal power angle control strategy for high-speed sensorless brushless DC motors

High-speed Brushless DC Motors(BLDCMs) usually adopt a sensorless control strategy and operate in three-phase six-state drive mode. However, the sampling errors of the rotor position and the driving method increase the Internal Power Angle(IPA), resulting in a decrease in the efficiency of the system. Conventional IPA reduction strategies are either sensitive to motor parameters, or ignore diode freewheeling during the commutation process, or require additional current sensors. In this paper, a ...     

环月遥感立体影像构建的几种模式比较

通过对环月遥感立体影像构建可能被采纳的几种模式比较,从理论上分析卫星航高、立体构像基线、影像分辨率、平面测量精度、高程测量精度诸因素间的关系。提醒注意,当保持卫星高度,用指定面阵相机作正直摄影时,提高影像分辨率却不能提高高程量测精度的事实。提出了使用双相机倾斜摄影模式提高高程量测精度的建议。     

印制电路板视觉检测系统

本文对印制电路板视觉检测进行了深入地讨论,印制电路板视觉检测即要求检测出印制电路板上的几何缺陷,用计算机来代替人的视觉,介绍了图像的配准,图像的分割及故障点的识别。     

多传感器检测系统的分布式数据融合

研究分布检测系统中融合中心的多种数据融合方法,如“ａｎｄ”、“ｏｒ”逻辑规则、表决融合方法和基于最小错误准则的最优融合方法,以及带有置信度信息的最优融合方法,分析和比较了采用各种融合方法时检测系统的检测性能,最后通过仿真实例验证了理论推导的正确性,并与集中检测融合方法进行了比较。仿真结果同时表明对各种融合方法传感器增多,信噪比增加,检测系统的性能改善。     

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用(Ⅰ)非线性辨识技术

应用ＢＰ神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障实时检测系统。它采用非线性辨识技术,在建立发动机数学模型和输出包含故障信息的监视指标信号之后,用阈值线与监视指标比较,从而预报发动机故障。液体火箭发动机启动与稳态过程的试验数据检验表明：基于非线性辨识技术的故障检测系统性能优越。     

基于先验门限优化准则的探测阈值自适应选择

针对 2维测量和 4 -sigma确认门 ,把先验检测门限优化准则和修正 Riccati方程的解析近似表示相结合 ,得到了在瑞利起伏环境下使跟踪性能优化的信号探测阈值解析表示式 ,从而使在线求解自适应信号探测阈值能比较容易地实现。通过研究和仿真发现 :在滤波稳定阶段 ,本文给出的自适应信号检测门限方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能 ;基于先验检测门限优化准则实现检测 -跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限 ,在瑞利起伏环境下 ,对 2维测量和 4 -sigma确认门 ,该门限为 1 .57     

三端口反射计的新研究

分析了三端口网络的特殊性,提出了用三端口反射计测量网络参数的新方法—标量崐检测矢量变换方法。该方法通过三端口反射计的标量检测方程,利用取样网络的本崐征参数进行变换求得复反射系数或散射参数,而与测量系统的比例常数无关,简化崐了测量系统硬件,并提高了测量系统的可靠性和稳定性。实验结果证明了该方法的崐正确性和可行性。     

KDTGAN：基于Transformer-GAN和知识蒸馏的高光谱目标检测

高光谱目标检测在地球观测中至关重要,被广泛应用于军事和民用领域。然而,由于高光谱图像的背景复杂性和目标样本的有限性,该任务面临较大的挑战。本文首先采用CEM（约束能量最小化）粗检测方法提取背景数据。随之,引入了一种新的知识蒸馏模型,即KDTGAN（通过Transformer-GAN实现）。教师模型的生成器采用了Transformer编码器的结构,并结合多尺度数据融合的方法,能够准确地学习背景分布,进而通过重构背景信息实现目标检测。为了克服GAN（生成对抗网络）训练不稳定的挑战,特别是纯背景数据的稀缺性,本文提出了一种新的损失算法,以减小可疑目标样本对模型性能的负面影响。为了降低模型的计算负担,本文引入知识蒸馏,并设计新的蒸馏损失对学生模型加以约束,使模型轻量化的同时提高学生模型检测精度。实验结果表明：KDTGAN相较于当前检测方法表现更优,具有更高的检测精度和鲁棒性。