一种新的无线电高度表原位检测的高度模拟方法

针对目前对高度表进行原位检测的需求,设计了一种新的高度模拟方法;该方法的实现以ARM为核心,通过高度模拟电路产生各种需要的高度电压信号,从而达到高度模拟的目的,并且无需对机载高度表进行拆装,操作简单、快捷、可靠性较高;实验结果表明,这种方法的高度模拟精度较高,具有一定的实用价值和经济效益.     

某型无线电高度表原位检测仪的设计与应用

无线电高度表是飞机上的重要导航设备,为了改善目前外场人工检测高度表效率低的情况,设计了原位检测仪.系统以ARM微处理器为核心,通过专用电缆对高度表的各种信号进行变换处理,得出检测结果.实践表明,采用该检测仪可以提高外场大约30％维护效率,并可有效防止人为误差的出现,具有良好的应用前景.     

冲击噪声背景下的虚拟空间平滑算法

为解决在冲击噪声背景和相干信源条件下,高斯白噪声的相干信源DOA（Direction-Of-Arrival）估计算法失效的问题,提出了基于虚拟空间平滑共变系数矩阵（ROC-VSS：RObust Covariation-Based Virtual SpatialSmoothing）的DOA估计算法。该算法以虚拟空间平滑算法为基础,通过构建虚拟平滑共变系数矩阵实现相干信源条件下的DOA估计。构建的虚拟子阵阵元个数等于阵列总的阵元个数,避免了阵列孔径的损失。仿真实验表明,在冲击噪声背景和多径干扰条件下,算法能很好地估计信源的波达方向。     

基于遗传算法优化神经网络的技术研究

为克服传统BP算法的收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络智能诊断技术:采用基于实数编码的遗传算法优化神经网络权值和阈值,代替了原BP网络随机设定的初始权值和阈值,然后再用BP算法对网络进行精确搜索。实验仿真结果表明,用此法优化过的神经网络的训练步数明显减少,诊断准确率达91.7%,泛化能力也得到提高。     

冲击噪声背景下的虚拟空间平滑算法

为解决在冲击噪声背景和相干信源条件下,高斯白噪声的相干信源DOA(Direction-Of-Arrival)估计算法失效的问题,提出了基于虚拟空间平滑共变系数矩阵(ROC-VSS:RObust Covariation-Based Virtual Spatial Smoothing)的DOA估计算法.该算法以虚拟空间平滑算法为基础,通过构建虚拟平滑共变系数矩阵实现相干信源条件下的DOA估计.构建的虚拟子阵阵元个数等于阵列总的阵元个数,避免了阵列孔径的损失.仿真实验表明,在冲击噪声背景和多径干扰条件下,算法能很好地估计信源的波达方向.