病态理论在捷联惯性导航粗对准中的应用

针对捷联惯性导航系统粗对准算法中存在共线性的问题,通过分析基于重力矢量信息的双矢量定姿对准算法中系数矩阵的病态性。利用病态矩阵理论中条件数方法对该问题进行分析研究,确定对准时间对共线性问题的影响,并以实例进行仿真计算。仿真结果表明,1 min后共线性问题可以忽略,可解决传统解析粗对准中的角运动干扰问题。     

A Support Vector Machine Based on Bayesian Criterion

SVM handles classification problem only considering samples themselves and the classification effect depends on the characteristics of the training samples but not the current information of classified problem.From the phenomena of data crossing in systems,this paper improves the classification effect of SVM by adding the prior probability item reflecting the classified problem information into the decision function,which fuses the Bayesian criterion into SVM.The detailed deducing process and realizing steps of the algorithm are put forward.It is verified through two instances.The results showthat the new algorithm has better effect than the traditional SVM algorithm,and its robustness and sensitivity are all improved.     

射流推力矢量喷管粒子沉积特性数值模拟

运用粒子轨道模型对基于激波控制的三维轴对称收缩扩张喷管中的气固两相流动进行了数值模拟,研究了1～100μm不同直径粒子的沉积特性。计算结果表明:主流中粒子的沉积部位主要集中在喷管的收敛段和喉部附近,粒子直径越大,沉积区域越大,大沉积率越高;二次流中的大尺寸粒子会对扩张段壁面造成烧蚀。射流推力矢量喷管的热防护设计应充分考虑到二次流中粒子对壁面的烧蚀。     

基于温升常数的电火工品感度可靠性分析

针对电火工品感度可靠度难以直接度量的问题,利用瞬态脉冲试验得到电火工品电压——时间曲线以及温升常数,基于Matlab软件,采用支持向量机算法和数理统计方法,对电火工品感度可靠性进行了分析。结果表明计算结果符合实际,本研究为电火工品感度可靠性的分析提供了新的途径。     

船舶电力推进六相感应电机控制系统设计

船舶电力推进是一种先进的推进方式,近几十年达到了空前繁荣。推进电动机及其控制技术是船舶电力推进的关键技术之一,本文介绍的主要是六相感应电机矢量控制系统。通过六相感应电机在d－q坐标系的数学模型,给出了基于TMS320F2812DSP的六相感应电机矢量控制系统的实现,并通过实验验证了本文所提的控制策略。本研究成果有望应用于大功率船用驱动电机。     

飞机完好率预测仿真研究

利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高.两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度.     

基于组合矩特征的舰船目标识别

针对采用一维距离像特征进行舰船目标识别时,大样本需要、算法复杂和效率较低的问题,提出一种利用组合矩特征进行舰船目标识别的方法.首先提取目标距离像的变换不变矩及小波不变矩特征,并且在考虑算法效率及分类器设计的基础上,最终选取共6维特征构造组合矩,作为分类器输入,并利用实测数据对特征进行简化.分析结果表明:经过实测舰船数据验证,所提取的特征克服了姿态、幅度敏感性等特点,能够较好地表征不同类型舰船的差异.算法分类正确率较高,具有较好的工程应用前景.     

基于参数优化的支持向量机战场多目标声识别

针对网格搜索支持向量机(SVM)参数的方法存在复杂度高、运算量大等不足,提出了一种改进的网格搜索SVM分类器的最佳参数选择算法。将其应用于战场多目标SVM分类器中,对该分类器与KNN分类器和改进BP神经网络分类器进行的分类对比实验表明,改进的网格搜索SVM分类器参数选择算法可以有效地减少SVM分类器的运算量、改进学习性能并提高识别率。     

激光引信雪崩二极管光电探测

由于远距离激光定距引信回波信号极其微弱,普遍使用的PIN型光电二极管系统探测困难,因此采用高灵敏度、低噪声、具有内增益的雪崩光电二极管(APD)作为系统的光电探测器,并进行测试验证。实验结果表明设计有效可行,APD探测接收电路的信噪比较PIN光电接收系统有了明显改善,对远距离定距引信有很好的应用价值。     

基于角增量提取改进算法的旋转矢量法

旋转矢量法应用于角速率陀螺时,将角速率转化为角增量产生了较大误差,为使旋转矢量法有效地应用于角速率陀螺的姿态解算,该文提供了一种改进的三子样旋转矢量法。该方法在经典三子样角增量提取算法上,增加了前后各1／3周期的节点,使得采样值更加有效利用。在不增加区问子样数的前提下,使每个有效节点至少被使用5次,大大降低了角速率向角增量转化的误差。仿真结果表明,该算法可以有效应用于角速率陀螺。