基于Turbo码的OFDM-IDMA系统干扰消除算法

基于交织多址系统,通过分析串行干扰消除和并行干扰消除两种方式的结构特点和纠错性能,结合两者优势,给出适用于OFDM-IDMA技术的串并结合干扰消除方式。通过构建等效的信道传输模型,在Turbo编码和OFDM条件下,将串并结合干扰消除方式与传统串行干扰消除方式进行性能对比。仿真结果表明,采用串并结合干扰消除技术的OFDM-IDMA系统,能够以较少的纠错性能损失为代价实现低时延多用户通信的目的。     

基于FFT的陀螺寻北仪误差补偿

传统提高陀螺寻北仪精度的方法主要是选用高精度陀螺、提高转位精度、增加转位数、通过数字滤波消除外界干扰等,这些方法大多针对寻北仪的某方面误差因素进行改进,而对寻北仪整体的误差特性研究较少。通过对陀螺寻北仪综合误差特性的分析,提出了基于快速傅立叶变换(FFT)的寻北仪误差补偿方法。该方法首先测量出寻北仪的整周误差,然后通过求取FFT系数完成对寻北仪的系统级误差补偿,该方法尤其对寻北仪制造过程中的结构误差和测量元件的常值漂移残差具有良好的补偿效果。经产品验证可以在保持现有陀螺和转位精度不变的情况下,提高寻北精度3倍以上,具有良好的工程实用价值。     

变截面压电悬臂梁系统的建模与实验验证

为对变截面压电悬臂梁系统的性能进行预测、分析和优化,该文对部分覆盖压电材料的悬臂梁数学进行了建模和分析。首先根据系统的动能、悬臂梁和压电片的热力学焓等能量关系的描述,应用拉格朗日方程得到系统的机电运动方程;再采用假设模态法并依据压电悬臂梁的边界条件和相容条件,给出系统的模态振型和自然频率的计算方法。实验结果表明,测量得到的一、二阶模态频率与理论模型计算的误差小于1%,测得的频率响应和理论预测吻合,提高了压电悬臂梁模型预测的精度。     

工业级卡托辛成分分析及其双核二茂铁制备工艺

2,2-双(乙基二茂铁)丙烷(卡托辛)因其优异的催化活性和制药工艺性,成为当前复合固体推进剂中主要的燃速催化剂之一.由于卡托辛合成工艺复杂,工业级产品成分也很复杂,使得其相关产品的性能难以得到保证.利用气相色谱-质谱联用技术和高效液相色谱技术,对工业级卡托辛的成分进行了分析;依据各成分结构特性及其极性、溶解度差异,通过...     

基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法

针对传统NSCT图像融合算法存在的不足,提出一种基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法。首先对源图像进行NSCT分解,生成一系列低频和高频分量。对低频分量利用二维小波分解,生成一个低频和三个方向分量,对低频分量利用局部区域能量加权方法融合,三个方向分量利用改进的高斯加权SML方法融合;对NSCT分解的高频分量,分为对最高层和其它层的融合,最高层利用改进的高斯加权SML方法融合,其余层利用边缘梯度信息激励PCNN方法融合。最后对NSCT进行逆变换得到融合图像。实验结果证实了所提算法的有效性。     

基于深度学习的大口径火炮健康管理系统研究

Large caliber artillery can limit the enemy's movement to the maximum range at the least cost. It is a very critical fire suppression weapon on the battlefield. However, due to its harsh working environment, large caliber artillery performs very unstable in missions. Based on the research project of the health management system of large caliber artillery, while monitoring and recording the working status of large caliber artillery in real time, this paper proposes a design idea of failure prediction and analysis of large caliber artillery based on deep learning by combining expert analysis and other health ma nagement methods. The unsupervised and efficient feature extraction capabilities of the deep belief network and the supervised data classification capabilities of the multi layer perceptron are adopted to establish a fault prediction deep learning model, in order to realize the prediction of the failure state of large caliber artillery and provide technical support for the pre maintenance of large caliber artillery, thereby improving the reliability of large caliber artillery.     

水锤波下简支管路的振动应力及疲劳寿命分析

针对飞机液压管路系统存在的故障失效问题,将水锤波模型应用到液压管路疲劳寿命试验中去,根据地面试验常用的简支支承结构,分析了液压管路在水锤波下的应力变化。首先,开展了无油液管路情况的应力分析,确定出了简支管路中应力最大处的位置;然后由浅入深,建立了管路应力的数学模型,并进行了仿真分析,得出在共振状态下管路将很快被破坏的结果;最后,运用损伤力学对管路的理论疲劳寿命进行了估计。研究结果表明,液压管路理论疲劳寿命随着最大应力及其周期数值的增加而快速下降,与实际液压管路故障失效状况基本吻合。     

基于导向重构与降噪稀疏自编码器的合成孔径雷达目标识别

为解决现有合成孔径雷达（SAR）目标识别算法泛化能力差和算法复杂度高等问题,提出一种基于导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别分类算法。利用导向重构算法对SAR图像进行两尺度融合预处理,生成一维图像矢量并作归一化处理,以降低图像输出特征的维度,提高预处理的速度;采用减少降噪自编码器隐层神经元方式对图像进行低维特征抽取和识别;使用Softmax分类器进行分类处理。实验结果表明,通过导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别算法,不仅提高了目标识别性能以及泛化能力,而且降低了自编码器的隐层神经元数量和计算复杂度,网络结构也得到改进和优化。     

基于反步法和非线性动态逆的无人机三维航路跟踪制导控制

为实现无人机在大范围内稳定、精确地跟踪三维参考航路,基于制导与控制回路独立设计的思路,提出了一种无人机三维航路跟踪制导控制方法。在制导外环,引入沿参考航路飞行的虚拟无人机作为向导并利用反步法设计三维航路跟踪的非线性制导律;在控制内环,以非线性动态逆理论和奇异摄动理论为基础,设计由机动指令生成器、角度转换器、慢回路姿态控制器和快回路角速度控制器所组成的飞行控制模块,对制导外环给出的制导指令进行快速精确地跟踪。基于Lyapunov稳定性理论证明了无人机航路跟踪制导控制方法的稳定性。通过对比分析无人机6自由度模型下的三维航路跟踪仿真,说明所提出的制导控制方法能够使得无人机精确地跟踪参考航路,从而验证了该方法的有效性、合理性。     

大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准

针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。