多故障的测试序列问题研究

针对武器装备发生多故障的实际情况,提出了一种新的多故障的测试序列优化方法.用实例阐明了单故障诊断策略隔离多故障可能会出现错误的结论;通过掩盖故障、碰集与最小集合覆盖的定义建立了故障源间的映射关系,使得可用求解集合覆盖的方法获得所有元件的掩盖故障;通过对单故障诊断策略扩展的方法获得多故障的测试算法,该算法扩展的对象是存在...     

风速风向的解算方法研究

为了提高船舶航行中风速风向的测量精度,提出一种风速风向测量误差解算方法。首先利用WXT520气象仪测量风速和风向,因为这其中包含了舰船的航速、航向以及舰船船体倾斜所引入风速、风向的测量误差,所以需要对其进行解算,包括对水平风速的补偿和真风速解算。利用倾角传感器测量船体的姿态补偿水平风速,根据风的来向,确定测量的数据是否有效,再进一步对这些有效数据进行三角换算,由相对风速测量值求解出相对风速真值;进而利用航速和航向,根据三角关系,解算出真风速和真风向。     

基于自相关和时频分析的跳频参数估计

为解决低信噪比条件下跳频参数估计算法性能低的问题,提出了一种基于自相关和时频分析的跳频参数估计算法。首先,采用基于能量检测的分段自相关算法对接收端信号进行预处理;然后,进行时频变换,得到信号的时频矩阵,通过二值化和形态学滤波完成对信号的降噪提取;最后,通过聚类算法完成参数估计。仿真实验表明,该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪声性能,在信噪比最低为-11 dB时估计误差数量级仍为10^-7,同时自相关运算对参数估计算法的抗噪声性能具有明显的提高作用。     

集成学习方法研究

集成学习是当前数据挖掘、机器学习中提升预测精度的重要方法。在介绍集成学习概念、评价标准的基础上,将集成学习划分为基分类器的构建和集成两个阶段,从偏差-方差分解角度,分析集成学习的预测精度主要是通过控制集成模型复杂度和各基分类器差异度实现,研究讨论了集成学习的模型构建阶段的经典算法Bagging、Boosting等,同时分析研究了分类结果集成的普通投票和Stacking方法。     

融合文本分布式表示的重复缺陷报告检测

重复缺陷报告检测能够避免对描述同一缺陷的多份报告进行重复的任务分派和修复,可降低软件维护成本。为了进一步提高检测的准确率,提出一种融合文本分布式表示的重复缺陷报告检测方法。首先,基于大规模缺陷报告数据库训练Doc2Vec模型并抽取缺陷报告的分布式表示,将不同长度的缺陷报告编码为统一长度的稠密向量。接着,通过比较这些向量来计算不同缺陷报告的相似程度,将其作为一种新特征与重复缺陷报告检测过程常用的其它特征进行融合,并利用机器学习算法训练二元分类模型。在公开的Bugzilla重复缺陷报告数据集上的实验结果表明,相比于代表性方法D_TS,本文方法的F1值平均提升了2%,说明了新特征的有效性。     

基于外场场强测量的短波天线辐射效率监测

针对短波天线辐射效率难以现场监测的问题,研究一种基于外场场强测量的短波天线辐射效率监测方法。该方法结合天线仿真与测量技术,通过域变换法解析介质半空间位型并矢格林函数,采用RWG矩量法(RWG-MoM)离散平面分层介质C类混合位电场积分方程（MPIE）,得到天线辐射功率的相对分布。测量天线外场场强,得到场点电磁功率面密度作为样本估计天线辐射功率,由辐射功率与输入功率的比值计算得到天线辐射效率。以短波双极天线为例,基于现有的飞艇场强测量平台,进行室外远场场强的测量,实验得到的归一化场强方向图与仿真结果吻合较好,通过该方法计算得到的天线辐射效率与公开文献一致性较好,实现了短波天线辐射效率的监测。     

BP神经网络的改进

BP神经网络易于陷入局部最小点以及收敛速度较慢,为了克服这些缺陷,本文对BP神经网络进行改进。通过对BP神经网络的样本进行采样分析,得到训练目标函数与输入向量之间的相关系数,依据此相关系数得到网络训练时的初始权重,再给待训练的BP神经网络进行初始权重的赋值,通过对初始权重的科学赋值从而达到避免网络在训练过程中陷入局部最小点与加快收敛速度的目的。本文通过实际验证,确实达到预期目的。     

基于强度调制的光纤声传感器设计研究

在假设发送光纤出射端的光强分布为高斯分布的基础上,提出了一种新型强度调制型光纤声传感器模型。该模型根据单模光纤准直器的耦合特性理论,结合四周固支圆平微机电系统(MEMS)反射膜片,并使用GRIN lens光学透镜实现光强度的调制。仿真结果表明,通过选择合适的调制参数可使光纤声传感器的探测灵敏度较传统强度调制模型有数量级的提高。     

水下无人航行器编队识别目标的一种融合方法

本文提出了一种基于分布式信息一致性理论的水下无人航行器编队目标识别的新的融合方法,目的是得到编队对目标身份的一致判断.文中建立了水下无人航行器编队的网络模型,设计了可实现编队对目标身份一致判断的算法,证明了该算法达到一致性的条件,最后通过实例仿真验证了该算法的有效性.     

水下声全息近场测量中阵元位置误差的校正方法研究

研究了水下近场扫描测量用的均匀水听器线阵各阵元位置误差的校正方法.该方法使用事先设置的校正源,在校正过程中将垂直悬挂的水听器线阵相对于支架轴以己知角度旋转两次,利用不同位置阵元的观测数据就能准确地估计各阵元位置.然后与理想的测量点位置进行比较,得到各阵元的位置误差,根据泰勒级数展开,将理想测量点处的声场值表示为实际测量值与一个误差因子组合的形式,迭代修正计算后可以得到精确的近场数据.计算机模拟的结果验证了本文方法的有效性.