BP网络在嵌入式大气数据传感系统中的应用

研究了BP人工神经网络在嵌入式大气数据传感系统中的应用.提出了以BP网络为基础的动、静压和修正参数的改进算法,并对其应用Matlab软件进行了验证.改进算法首先应用广义逆矩阵简化方程组,然后应用BP网络求解非线性方程.计算结果表明,改进算法在精度、可靠性等方面可以满足系统的设计要求.在实时性上由于改进算法避免了迭代运算,达到同样的精度所需要的计算时间只相当于原有算法的5%,比迭代方法具有更大实时性优势.     

嵌入式大气数据传感系统的求解算法研究

嵌入式大气数据传感系统是一种依靠嵌入在飞行器前端的压力传感器阵列来测量飞行器表面的压力分布,并由此压力分布通过求解非线性方程组间接获得飞行参数的先进飞行数据传感系统;介绍了嵌入式大气数据传感系统及其主要的求解算法,主要包括加权最小二乘法、三点法和神经网络方法,针对每种算法分别给出了其迎角、侧滑角和动压、静压的求解公式,最后对3种算法进行了比较,结果表明神经网络方法相对与其他两种方法来说是比较理想的FADS系统的求解算法。     

锥体弹头的嵌入式大气数据传感系统组合算法

嵌入式大气数据传感（FADS）系统空气动力学模型基于钝头体推导,该模型适用于锥头体解算大气数据,但存在一定的模型误差.为消除模型误差,分析了锥头体模型误差产生的机理,提出了一种FADS系统组合算法,并对某一典型锥体弹头进行了仿真验证.仿真结果表明：动静压相对误差在0.05％以内,每组大气数据解算平均耗时在20 ms以内,该算法有效提高了大气数据解算精度和实时性.     

飞翼飞行器嵌入式大气数据传感系统算法研究

介绍了嵌入式大气数据传感(FADS)系统的测压孔布局和压力模型;分析了超定线性方程组的解法,并用广义逆矩阵A+计算其最小二乘解;建立了形压系数ε与马赫数M∞、迎角α和侧滑角β的确切的函数模型;提出了故障点的处理方法;并用神经网络实现对动压、静压的求解。计算结果表明:飞翼飞行器的FADS系统的算法能够满足设计要求。     

广义逆在嵌入式大气数据传感系统中的应用

应用广义逆矩阵对嵌入式大气数据传感系统中的算法进行简化,提出了以Moore-Penrose广义逆矩阵为基础的动压、静压和修正参数的改进算法,并对其进行了收敛性分析,最后,应用M atlab软件进行了数字计算验证。计算结果表明:改进算法具有确定的收敛性,由于避免了迭代过程中求解逆矩阵,达到同样的精度所需要的计算时间只相当于原有算法的70%,改进算法可以满足系统的精度、可靠性和实时性要求。     

嵌入式大气数据传感系统中的组合滤波技术

嵌入式大气数据传感系统（FADS）与惯性导航系统（INS）组合测量迎角、侧滑角在飞行器平稳飞行时,均可获得很高的测量精度;但该系统在大迎角、高迎角变化率的机动飞行中,由于受到阵风、大气紊流以及噪声的影响较大,使得系统的测量精度下降,不能满足要求。针对这一问题,提出了利用互补滤波器分别对FADS和INS的测量信号进行处理,再利用FADS—INS的组合方案对高机动飞行状态下的迎角、侧滑角进行测量。理论分析和仿真结果表明：该组合滤波技术不但能够提高飞行器在乎稳飞行时的测量精度,而且,使飞行器在高机动飞行时的测量精度大大提高。     

嵌入式大气数据传感系统误差分析

嵌入式大气数据传感(FADS)系统与传统大气数据传感系统相比,其精度、适用范围、可靠性等都具有优势。在应用之前,对其在应用中存在的各种误差进行建模、仿真,以了解各种误差对FADS系统精度的影响。之后设计蒙特—卡洛仿真,为沿某一条飞行轨迹进行误差分析提供了一种可行的方法。该方法可用于分析不同算法在不同飞行条件下的精度,为FADS系统算法选取提供参考。     

一种适用锥头体的嵌入式大气数据传感系统改进校准算法

嵌入式大气数据传感系统的空气动力学模型基于钝头体推导,该模型是否适用于锥头体尚未得到证实;对一典型锥头体进行了空气动力学模型适用性验证,验证结果表明该空气动力学模型用于锥头体时动静压相对误差超过了2.5%;对此,提出了一种适用于锥头体的改进校准算法,并且进行了仿真验证;仿真结果表明动静压相对误差小于0.5%,改进的校准算法有效消除了模型误差。     

飞翼飞机嵌入式大气数据系统算法研究

为适应新型作战飞行器平台高隐身、高超声速、高机动性等方面的需求,嵌入式大气测量技术不断发展。分析对比类球头集中式和飞翼飞机分布式两大类嵌入式大气数据传感（FADS）系统的研究情况及差异性。针对高隐身的飞翼布局飞机,以类X-47B飞机气动外形为研究对象,参考其测压点选位布局,开展了FADS算法模型的研究,提出一种适合工程应用的飞翼布局飞机FADS算法模型。算法采用最小二乘法拟合流场样本数据,通过迭代计算解耦各大气参数。仿真验证表明：该算法具有较高的解算精度,且迭代计算稳定收敛。     

基于嵌入式的布里渊分布式光纤传感远程网络控制系统

光纤传感器正向多点检测、远程控制、网络化方向发展,本文提出一种基于嵌入式的光纤传感远程网络控制系统设计方案,对传感原理、FPGA控制、数据的远程传输和采集参数控制进行了分析,并针对分布式光纤传感节点多、数据流量大的特点,应用多线程和线程槽技术到系统构建,完成了光纤传感网络的实际检测.     

FADS压力传感器冗余配置研究

嵌入式大气数据传感器系统通过在飞行器各部位的压力传感器阵进行工作,压力传感器的数量,布局形式将对系统的工作性能产生影响.为衡量冗余配置的性能,提出两项性能指标:可靠件,噪声抑制性能,并分别给出性能指标的具体计算方法.根据现有典型的压力传感器布局类型,分别计算出不同压力传感器数量、不同布局形式的性能指标.通过对性能指标的分析得出结论:可靠性,噪声抑制性能随压力传感器数量增加而增加;放射型布局的噪声抑制性能最优.     

嵌入式大气数据系统Kriging算法模型

基于Kriging算法提出了一种嵌入式大气数据系统的计算模型.该模型以测压点压强为输入,攻角、偏航角和Ma等大气参数为输出.采用Kriging插值方法,建立了输入与输出间的映射关系,从而避免了迭代类方法反复迭代的过程,实现了高实时性.分别比较了取三、四和五个测压点时,以及取不同位置处测压点时,计算大气数据的精度.通过与神经网络模型比较,Kriging模型的精度明显优于神经网络模型.     

基于BP神经网络的隐写分析分类器设计

设计并实现了基于BP神经网络的隐写分析分类器。首先对图像库中的图像进行格式变换,并使用扩展修改方向和钻石编码两种隐写方法进行不同嵌入率的隐写嵌入,然后计算载体图像和载密图像中平面域、DCT域和小波域的一些属性值作为特征。利用Matlab的模式识别工具箱搭建BP神经网络,用已知类别的图像特征训练分类器并进行分类测试。实验结果表明,多域综合特征可以实现良好的分类效果,能以较高的准确率识别出载体图像和载密图像。     

一种飞翼布局飞行平台FADS系统应用方案研究

对于一些高性能飞行器(如飞翼布局飞行器),仅采用安装在机头表面的测压孔的FADS系统方案.某些情况下不一定能够给出较为准确的飞行姿态数据;针对飞翼布局飞行平台对高精度迎角、侧滑角的依赖性.给出了一种采用安装于机头表面的测压孔和机翼前缘的测压孔相结合的FADS系统方案,推导了其空气动力学模型,并用BP神经网络拟合出了迎角和侧滑角的修正曲线,结果表明该方案能够满足系统精度的要求。     

基于BP神经网络的企业财务风险评价模型

本文选取了近千家企业的财务数据作为样本,建立了基于BP神经网络的企业财务风险评价模型,通过对实验样本的抽取以及标准化处理,进行了模型优化,选择了适合解决该问题的网络参数,并利用试错法找到了误差性能最好的网络结构,通过网络测试,对该模型的可靠性进行了分析。结果表明,该模型优于传统的专家评价方法。     

一种安装在飞行器机翼前缘的FADS系统方案研究

大多数大气数据传感(FADS)系统都是采用安装在飞行器头部表面的压力传感器阵列来感受大气压力分布,为了避免FADS系统对航电系统和火控雷达系统的影响,给出了一种安装在飞行器机翼前缘的FADS系统方案,推导了其空气动力学模型,给出了上洗角的修正公式,通过风洞测试曲线和理论曲线的比较可以看出:W-FADS系统在小迎角范围内精度较好,对测量大气数据是可行的。