采用LDPC码方案的战术数据链系统

战术数据链系统能够提高部队信息化作战能力,其中信道编码技术是保证消息传输可靠性的关键技术之一.构建了一种新的战术数据链系统,系统采用低密度奇偶校验(LDPC,Low-Density Parity-Check)码方案,LDPC码是适用于传输可靠性要求高的通信系统的新型码组.介绍了LDPC码方案中的和积算法,描述了系统的传输模型,分析了系统在固定频率和加性白色高斯噪声(AWGN,Additive White Gaussian Noise)信道条件下的链路性能.利用计算机进行蒙特卡罗仿真,结果表明:在AWGN信道和瑞利衰落信道下,LDPC编码方案可以有效地降低数据链系统的误比特率,取得比采用里德·所罗门编码的联合战术信息分发系统更好的误码性能.LDPC码作为信道编码技术的备选码组,为进一步提高战术数据链的可靠性提供了一种解决方案.      

一种高动态频率跟踪环路的数字实现与分析

在弹载无线制导系统中,由于导弹的高动态特性,导致接收机所接收信号具有显著的多普勒频移。通常围绕载波频率跟踪环路的研究多在低动态环境下开展。针对高动态、低信噪比环境下接收信号的载波捕获与跟踪问题,提出了一种结合频率修正环节的载波频率跟踪环路,并重点分析了环路中叉积自动频率跟踪算法和高阶环路滤波器的特点。实验结果表明该环路能够完成高动态环境下的频率跟踪。     

基于数据压缩的多传感器多假设算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了一种新的多传感器多目标算法.提出的算法首先应用经典分配规则对每个传感器送来的观测数据进行排列组合,然后对每个组合中各量测点进行概率加权以获得一个等效量测点,最后根据每个等效量测点产生的互联假设计算其互联概率并获得融合中心的状态估计.给出了该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法的仿真比较,仿真结果表明该算法的跟踪性能在探测概率降低的跟踪环境下表现得更为优越.      

PDM与ERP系统之间信息集成的实现方法

提出了一种产品数据管理(PDM,Product Data Management)与企业资源计划(ERP,Enterprise Resource Planning)系统间的信息转换方法以及信息集成方式.分析了PDM与ERP系统集成信息,定义了包括物料、产品的层次结构及资源的集成信息模型.通过组合、删除、调整、分解4种物料清单(BOM,Bill of Materials)结构转换算子以及继承型和派生型2种BOM属性映射方法,讨论了设计BOM经由工艺BOM向制造BOM的转换机制,实现了PDM与ERP系统间集成信息的信息传递与同步操作.通过一个PDM与ERP系统间集成信息转换的应用实例,对所提出的集成方法的应用进行了说明.该方法为PDM与ERP系统集成的研究提供了一条可行的解决方案.      

面向汽车制造企业的一种PDM编码技术

从汽车制造企业信息化管理过程入手,分析了PDM(Product Data Management)中物料编码在企业信息化管理过程中的设计方法及应用,即在分析物料编码方法和汽车制造企业生产特点的基础上,提出了一种适用于汽车制造企业的编码算法,并根据此算法设计了物料编码系统的模型以及与PDM系统的集成方案.最后基于SmarTeam PDM软件进行了编码系统的开发与应用实例的分析,验证了该算法和模型的可行性.      

中国上空平流层准零风层的特征分析

利用ECMWF提供的ERA-40再分析风场资料首次分析了中国上空平流层准零风层的特点及其随季节和地理位置的变化特征.结果表明,准零风层一般处于18～25 km高度范围内,零风线所在的高度随时间和地理位置的不同稍有变化.根据准零风层随纬度的变化特征,中国上空可以分成三个区域:低纬地区(5°N～20°N)、中低纬过渡区域(20°N～32.5°N)和中高纬地区(32.5°N～55°N).低纬地区一般在冬季和初春有准零风层结构存在;中高纬地区一般在春末和夏季存在准零风层结构;而中低纬过渡区域是否有准零风层结构存在还与准两年震荡(QBO)有关,在QBO东风相位时,过渡区域呈现的特性偏向于中纬特性,在QBO西风相位时,过渡区域呈现的特性偏向于低纬特性.准零风层随经度变化非常小,零风线所在高度随经度的变化幅度一般不超过2 km,过渡区域的变化幅度相对大些.      

相似多细节结构疲劳试验不完全数据参数估计

讨论了用含相似多细节结构的不完全疲劳试验数据进行疲劳特征参量分布参数估计的方法.在假设疲劳寿命服从对数正态分布和双参数Weibull分布的情况下,分析了用于描述单个细节疲劳质量的随机变量的分布参数与含相似多细节结构不完全试验数据的分布参数之间的关系,分析表明二者之间存在显著的差异,但具有确定性的关系,这种关系与细节个数有关,给出了通过不完全试验数据估算单个细节疲劳分布参数的定量方法.通过数值模拟,分析了样本容量和细节个数对估算结果分散性的影响,分析表明,在细节数较少时,对分散性的影响与样本容量有关,与细节个数关系不大.      

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

非线性回归支持向量机的SMO算法改进

为了解决非线性数据和非线性函数的回归问题,采用了支持向量机序列最小优化算法.原始序列最小优化（SMO,Sequential Minimal Optimization）算法存在训练速度慢和训练结果不稳定的缺点,为了能加快SMO算法的训练速度和提高训练结果稳定性,通过改进优化乘子更新方法、采用双阈值法、预存核函数、增加停机准则等方法对SMO算法做了改进.仿真实验表明,改进的算法能很好地对非线性数据和非线性函数进行回归,具有比原始SMO算法更快的训练速度和稳定的训练结果.      

基于随机截尾数据下Weibull分布的参数极大似然估计与应用

对服从Weibull分布的随机截尾数据建立似然方程,给出形状参数和尺度参数的极大似然估计,通过参数极大似然估计对火箭发动机试车试验数据进行了可靠性评估分析,算例得到的形状参数估计值与实际工程应用的经验估计值十分接近。