双向通信无人机集群领航顶点选取方法

领航顶点选取是关系到领航-跟随模式无人机集群等多智能体系统可控性的重要问题。以具有几十架个体的无人机集群为研究对象,针对领航顶点选取问题,基于Laplace矩阵的特征向量,提出关键集概念。从理论上证明2关键集、3关键集以及独立关键集的图特征。在此基础上,给出求无向网络最小关键集的CSA算法,通过数值仿真实验获得了不同规模、不同通信半径条件下无人机集群最小领航集的数值特征。     

基于AHP-Logistic熵权模型的西南浅丘区地质灾害分布特征研究——以内江市为例

我国西南地区地质灾害频发,为了探索该区域地质灾害的分布特征,以内江市为研究区,利用遥感卫星影像及地理国情监测数据,从自然地理、生态条件和基础地质3个方面建立生态地质环境评价指标体系。采用层次分析法(AHP)和二元Logistic回归模型分别确定各评价指标的主、客观权重,再用最小信息熵求出两者的综合权重,在GIS支持下建立地质灾害评价模型,对内江市地质灾害进行风险性评价分级;并通过高权重评价因子与历史地质灾害点的空间结构分析,揭示其空间分布特征及规律。评估结果表明:①内江市地质灾害中高易发区主要分布在西部低山区,占全区总面积的28.93%;②海拔和坡度是导致地质灾害发生的主要影响因子,在海拔较高、坡度较陡地区,且山区公路两旁极易发生地质灾害,沉寂式构造线附近地层相对稳定。     

非均匀水流量对热力膨胀阀控制稳定性的影响

为研究热力膨胀阀(TEV)的控制失稳机理,采用TEX2型外平衡式TEV进行实验,在7组非均匀水流量率的情况下,实现TEV控制从稳定到振荡的动态变化.结果表明:当支路2的水流量F2从36.9%递减至27.0%,TEV流量控制特性稳定,蒸发器换热量仅衰减了3.4%;当F2从27.0%降至9.1%,总出口的制冷剂状态由过热变为带液,其出口温度由稳定变波动,且波动幅度持续增大,此时TEV的流量控制失稳,蒸发器换热量衰减了14.1%.支路1过热蒸汽的显热不足以提供支路2带液量完全蒸发所需的潜热,混合后总出口的过热度小于热力膨胀阀的MSS曲线要求的最小过热度,进而导致热力膨胀阀的持续振荡.实验结果可为多流路制冷系统中换热器的设计提供参考.     

基于分类字典的多内容灰度图像彩色化算法

为解决基于字典学习与稀疏表示的灰度图像彩色化算法只对单一内容图像有效这一问题,提出了一种新型的图像彩色化方法. 首先,根据目标灰度图像的子内容分别选取多组参考彩色图像,从各组参考彩色图像中选取对应子内容的样本图像块;然后,分别进行字典训练,得到基于内容的分类字典;最后,根据重建误差最小化原则,查找最佳匹配字典,进而实现灰度图像的彩色化. 该算法是一种自动算法,在保证图像彩色化过程自动化的前提下,提高了彩色化效果. 实验结果表明:该算法能够对目标灰度图像中的不同内容分别进行正确彩色化处理.     

联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法

为克服测距仪(DME)发射的高强度脉冲信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)OFDM接收机的问题,提出联合DOA估计与主波束形成的干扰抑制方法.首先接收机通过波达方向矩阵算法估计接收信号来向;然后基于信号来向通过线性约束最小方差波束形成算法提取各个方向信号;随后通过频域功率与时域功率比较算法分辨各来向信号的类型;最后输出OFDM直射径信号.仿真结果表明:该方法可显著克服DME与OFDM散射径信号干扰,提高L-DACS1系统链路传输的可靠性.     

基于FANP的私用飞行驾驶员安全驾驶行为评价模型

为了正确评价私用飞行员的安全驾驶行为,在系统分析飞行运行全过程的基础上,建立了基于模糊网络分析法(FANP)的私用驾驶员安全驾驶行为评价模型.针对模型中三角模糊数互补判断矩阵一致性检验过于复杂的问题,引入了最小方差的非线性规划模型,通过求取最优解以简化计算,获得可信度较高的评价指标权重.以某航校飞行学员的评价为实例进行实证分析,结果表明,该模型较传统评价方式更全面、客观,有助于飞行员的安全驾驶行为训练.     

基于Teager能量算子和EEMD的滚动轴承故障诊断方法

针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和小波阈值去噪与EEMD相结合的改进方法.先采用MED对滚动轴承振动信号降噪,增强冲击特征;然后利用基于EEMD的小波阈值去噪方法处理降噪后信号得到一组固有模态分量(intrinsic mode function,IMF),并依据相关系数准则剔除虚假分量;对重构后信号进行Teager能量算子解调分析,提取其微弱故障特征.通过仿真信号和实验台信号验证了该改进方法的有效性.     

Novel recognition method for digital modulation signals with Alpha stable noise

The traditional methods for digital modulation signals recognition with Alpha stable distribution noise have the problem of poor performance. In this paper, a novel recognition method for digital modulation signals based on the generalized cumulant and generalized instantaneous phase is proposed to solve this problem. This method extracts the characteristic parameters which are the generalized cumulant and maximum of normalization and center generalized instantaneous phase spectral density based on fractional Fourier transform. And then the minimum mean square error classifier and the threshold are used to achieve modulation recognition of digital modulation signals with Alpha stable distribution noise. Simulation results show that the proposed method has not only better performance but also lower computation complexity than the traditional recognition methods in an Alpha stable distribution noise environment.     

基于邻接矩阵的公交换乘查询算法设计与实现

针对公交网络换乘问题,基于有向赋权图构造了公共交通换乘矩阵,设计并实现以换乘次数最少为目标的公交换乘查询算法。在此基础上,构建公交查询系统,用以完成公交线路查询、公交站点查询、公交换乘方案查询等功能。通过实际测试表明,系统能运行于基于Android系统的移动设备,为用户出行带来方便。     

基于随机相遇的频繁项集挖掘方法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要内容,而现有的频繁项集挖掘算法在数据库扫描和复杂数据结构构建方面消耗过多的时间,效率较低。为克服现有频繁项集挖掘算法的不足,提出了基于随机相遇的频繁项集挖掘算法。在随机相遇过程中,不断从原始事务集中随机挑选两条事务,将其交集作为新事务集中的元素,通过计算新事务集中最小支持度与原事务集中最小支持度的关系,将在原事务集上的频繁项集挖掘转化为在新事务集上的频繁项集挖掘,算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。由于随机样本蕴含原始数据集的主要统计特性,新事务集具有原事务集的统计特性,通过调整参数,算法在新事物集上挖掘结果的准确度可以得到保证。并利用一个零售超市的交易数据对该算法的有效性进行了测试。测试结果表明,该算法能将挖掘速度提升数十倍,同时挖掘结果的准确度和其它算法相差不大。