适于长传播时延无线网络的快速预约按需发送MAC协议

为解决无线网络中长传播时延所带来的信道资源利用率低的问题,提出一种基于快速预约按需发送(FRODT)的媒质接入控制(MAC)协议.该协议利用中心控制节点(CCN),在两个信道上安排各节点的分组预约和发送,保证了各节点可以在一帧中无碰撞地发送一个或多个业务分组,并且各节点通过一次握手预约即可完成整个通信会晤的业务分组发送...     

某机载电子设备结构随机振动分析

针对某安装有减振器的机载电子设备结构进行了随机振动分析。讨论了减振器的仿真方法,利用CAD软件建立了电子设备三维模型,导入Patran中进行几何处理并划分网格,设置边界条件,并采用Nastran软件进行有限元求解,得到结构在机载振动环境下的应力与加速度功率谱密度响应。仿真结果和实测结果比较吻合,可用于进行带减震器结构形式的仿真分析。     

广义回归神经网络在MC-CDMA多用户检测中的应用

在简要介绍了反传(BP)神经网络,径向基神经网络(RBFN),广义回归神经网络(GRNN)的基础上,可知GRNN与传统的基于反传(BP)算法的神经网络相比,有收敛速度快,鲁棒性强等优点,本文将广义回归神经网络(GRNN)技术援引到MC-CDMA多用户检测中,进行了误码率和收敛性的仿真计算,表明了GRNN在多用户检测应用中的优越性和有效性。     

卫星双向时间频率传递研究进展

介绍了卫星双向时间频率传递的基本原理和技术演进,重点论述了基于伪码相位测量的卫星双向时间频率传递方法及其误差来源,阐述了双伪码卫星双向时频传递技术、载波相位卫星双向时频传递技术和卫星双向 日波动效应等重点研究方向的最新进展.针对制约卫星双向时间频率传递技术性能提升的主要问题,给出了相关发展思考.     

一种外场不完整故障数据的处理方法

分析了外场故障数据的构成和性质,根据实践中经常出现的不完整数据类型,提出了一种数据处理方法,充分利用不良数据的有效信息,解决了传统处理方法对外场数据随机性的破坏和可靠性分布的影响。通过应用实例,对不同的可靠性参数评估结果进行对比,验证了方法的有效性和实用性。     

基于应力分布模型的随机疲劳加速试验设计

将两段式S-N曲线应用于Dirlik随机振动疲劳寿命预测模型,分段计算各自的疲劳损伤并进行叠加。基于该模型所模拟的应力幅值分布,推导了在两段式S-N曲线的情况下激励放大倍数同疲劳寿命之间的等效关系,并提出了基于该等效关系的加速试验寿命换算方法,为加速试验应力等级的确定提供了参考。针对随机振动中小应力幅占比较大的情况,该方法优化了这一部分的损伤计算方式,同时该方法还可以推广至超高周疲劳等需要使用多段式S-N曲线表达疲劳性能的情况中去,得到更加贴近实际的理论疲劳寿命与加速寿命间的等效关系。通过分析算例表明,在两段式S-N曲线下,应力与寿命也大体呈现出了两段式的对数线性关系,并使用文献中的试验数据进行了验证。     

自适应两级UKF算法及其在时变偏差估计中的应用

针对存在时变偏差的非线性系统状态估计问题,提出了一种新型的自适应两级UKF算法（ATUKF,adaptive two—stage unscented Kalman filter）．该算法利用衰减因子补偿模型的不确定性,对状态和偏差实施分离估计,并利用估计偏差对状态进行更新．将该算法用于存在随机时变偏差的近地卫星自主导航系统的状态估计问题中,仿真结果验证了其有效性,并利用可观测性分析方法对导航系统的可观测性进行了分析．     

非平稳随机系统动态贝叶斯结构学习关系网

 针对基于图模型自主控制中环境感知问题,提出了连续变量非平稳系统变结构动态贝叶斯网络(DBN)的结构学习模型;讨论了平稳系统常结构DBN学习模型。以上述结论为基础,提出了模糊自适应尺度法用于非平稳系统变结构DBN结构学习,依据非平稳程度函数rb、调节系数m及区间长度Δt模糊推理出步长系数k和窗口系数b,依据具体框架得到变结构DBN,给出了连续变量非平稳系统变结构DBN学习的模型框架和具体算法。仿真结果表明：提出的结构学习框架是可行的。     

多目标跟踪的概率假设密度粒子滤波

在多目标跟踪中,当目标数很大时,目标状态的联合分布的计算量会非常大。如果目标独立运动,可用各目标分别滤波来代替,但这要求考虑数据互联问题。文章介绍一种可以解决计算量问题的方法,只需计算联合分布的一阶矩——概率假设密度(PHD),PHD在任意区域S上的积分是S内目标数的期望值。因未记录目标身份,避免了数据互联问题。仿真中,传感器为被动雷达,目标观测值为距离、角度及速度时,对上述的PHD滤波进行了粒子实现,并对观测值是否相关的不同情况进行比较。PHD粒子滤波应用在非线性模型的多目标跟踪,实验结果表明,滤波可以稳健跟踪目标数为变数的情况,得到了接近真实情况的结果。     

压气机叶片加工误差影响不确定分析

为了正确评估加工误差的影响,提出了一种考虑加工误差大小、分布随机性的数值研究方法以实现叶片性能不确定性分析。采用NURBS(非均匀有理B样条) 方法实现叶型参数化,通过检测及统计手段获取误差真实分布,运用蒙特卡洛模拟生成随机样本,并训练Kriging代理模型进行不确定性分析,得到了叶片加工误差对气动性能的影响。结果表明:加工误差对气动性能的影响与所处工况有关,最高使得损失增加0.853%;叶型性能对于吸力面表面型线更为敏感,在加工及检测过程应给予更高要求。