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摘要:為了貫徹落實(shí)總體國家安全觀(guān)，開(kāi)展了低空安全天網(wǎng)工程的跨學(xué)科綜合研究。對低空安全天網(wǎng)工程的總體構架進(jìn)行了探索，闡述了低空安全天網(wǎng)工程相關(guān)的衛星互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)技術(shù)、北斗導航與地基增強定位系統、低空通信網(wǎng)絡(luò )保障技術(shù)、低空飛行器設計與適航管理、低空空域環(huán)境保護以及低空安全管理的法律法規需求，分析了低空飛行器在飛行前、飛行過(guò)程中和飛行結束等三類(lèi)飛行狀態(tài)中的飛行流量監測方法，設計了低空安全走廊與航路網(wǎng)規劃方案，研究了低空空域的飛行器管理目標、管理方法以及低空安全管理系統的總體架構，討論了低空飛行事故征候與處置方法，提出了低空安全天網(wǎng)的原型試驗場(chǎng)建設思路，明確了試驗場(chǎng)的軟硬件平臺、運營(yíng)與管理系統部署、通信數據安全等方面的建設需求，制定了低空安全天網(wǎng)工程的驗收程序和考核指標，剖析了低空安全教育與加強低空人才培養的重要性，對于保障低空產(chǎn)業(yè)鏈的安全有序發(fā)展具有積極的現實(shí)意義。

摘要:隨著(zhù)1553B總線(xiàn)在航空系統和地面車(chē)輛系統中分布式從屬設備連接方式的廣泛應用,提高武器裝備保障體系中的測試設備的設計靈活性、可靠性以及可確定性顯得尤為重要；因此,提出了一種基于1553B總線(xiàn)架構思想的PXI總線(xiàn)測試設備的設計方法與實(shí)現方式,經(jīng)過(guò)工程實(shí)際應用表明,能夠滿(mǎn)足裝備的測試需求,具有良好的可擴展性、實(shí)時(shí)性和可靠性等特點(diǎn),對武器裝備測試領(lǐng)域的設備研制有一定的參考價(jià)值。

摘要:為加強目標系統網(wǎng)絡(luò )的安全等級,驗證目標存在的威脅與漏洞,本研究設計出基于機器學(xué)習的自動(dòng)化滲透測試系統,利用多種入侵方法對目標進(jìn)行自動(dòng)化滲透測試。針對目標系統的各個(gè)網(wǎng)路節點(diǎn)的脆弱性和連接關(guān)系生成全局攻擊圖,計算對攻擊目標的攻擊路徑的攻擊價(jià)值,自動(dòng)化生成最優(yōu)攻擊路徑。采用多階段滲透攻擊的方法,建立滲透攻擊的動(dòng)態(tài)劃分模型,利用網(wǎng)絡(luò )中的漏洞不斷接近并攻擊目標。模擬企業(yè)網(wǎng)絡(luò )架構進(jìn)行滲透測試,實(shí)驗結果顯示本研究系統發(fā)起滲透攻擊的成功率較高,最高達到95.4%,攻擊目標主機能夠生成最優(yōu)的攻擊路徑,攻擊價(jià)值最高達到27.3。

摘要:隨著(zhù)工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的來(lái)臨,基于經(jīng)驗和手冊的設備維修方式已不能滿(mǎn)足復雜設備維修的要求。而傳統的設備診斷系統往往只注重從物理傳感器采集數據,缺少引入人的經(jīng)驗,難以擁有自學(xué)習能力。本文以ZB45煙草包裝機為例,提出一種具有自學(xué)習能力的人機共融新型故障診斷系統。系統采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò ),實(shí)現對傳感器數據的自動(dòng)推理。通過(guò)自然語(yǔ)言處理模塊與用戶(hù)交互,學(xué)習用戶(hù)的維修經(jīng)驗,并用來(lái)改進(jìn)診斷效果。提出了基于凸優(yōu)化的標簽選擇方法,根據觀(guān)察到的現象推薦合適的標簽,以快速確定最可能的故障,實(shí)現快速找到報警號碼對應的故障源。生產(chǎn)現場(chǎng)的實(shí)測數據表明,本系統可以有效降低萬(wàn)箱故障次數,有效提高故障診斷精度,降低故障排查時(shí)間。

摘要:針對海底管道受水中污垢、海水腐蝕、運行磨損等影響而產(chǎn)生缺陷和損傷問(wèn)題,設計了一種基于光視覺(jué)技術(shù)的自主巡檢機器人系統并制作樣機進(jìn)行實(shí)驗驗證。應用光視覺(jué)技術(shù),設計運動(dòng)控制器,實(shí)現以前端攝像頭為運動(dòng)圓心的尋跡偏角和位移偏差校正,保證了攝像頭視野的全程有效性；基于YOLOv4-tiny模型,提出了一種異常綜合評估算法,以動(dòng)態(tài)評估運動(dòng)過(guò)程的圖像數據,有效避免了由于模型精度有限造成的誤識別、數據利用不充分、同步性差等問(wèn)題。經(jīng)連續多次水下實(shí)驗,表明自主巡檢機器人能夠在水平方向、豎直方向準確地沿水下管道進(jìn)行循跡運動(dòng),運動(dòng)準確率達100%；能夠準確識別水下管道吸附物的位置和形狀,識別準確度達到96%。

摘要:飛機裝配是航空制造中相當重要的一個(gè)環(huán)節,其工作量大,裝配周期長(cháng),在很大程度上決定了飛機的整體質(zhì)量。針對在裝配過(guò)程中,由于操作及工藝等方面的原因從而使得裝配體產(chǎn)生局部應變影響飛機穩定工作的問(wèn)題。提出了一種基于光纖布拉格光柵(Fiber Bragg grating ,FBG)的飛機裝配應變檢測方法,對FBG進(jìn)行封裝標定,標定靈敏度為0.35 pm/με ,擬合方程線(xiàn)性度高于0.99；將封裝后的FBG布設于裝配體關(guān)鍵部位,利用FBG解調系統得出其中心波長(cháng)在裝配過(guò)程中的變化；設計了一種基于集合經(jīng)驗模態(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)與奇異譜分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)的改進(jìn)算法,對裝配信號中的噪聲與振動(dòng)信號進(jìn)行剝除,提取有效的應變信號,最終實(shí)現了飛機裝配中局部應變的檢測。

摘要:針對方面級情感分析方法準確率難以達到實(shí)用效果的問(wèn)題,設計一種融合注意力機制并同時(shí)考慮句子句法結構和語(yǔ)料庫共現信息的A-LSGCN模型,以便提高預測句子中特定屬性情感極性的準確率；首先,聯(lián)合多頭注意力機制和詞匯-句法圖卷積,對屬性的記憶向量和歷史上下文內存向量進(jìn)行疊加與更新,從而獲得目標屬性詞及其上下文之間的關(guān)系；其次,為減少冗余對分類(lèi)干擾,并充分學(xué)習通用語(yǔ)法知識,采用句法依存圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提取句法結構信息,直接匹配屬性及其情感表達,經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)計算最終得到特定屬性對應的情感極性；最后在多個(gè)SemEval數據集上進(jìn)行對比試驗,其中Laptop14 數據集的MF1分數和準確率分別提升了1.1%、5.5%。

摘要:針對發(fā)電機勵磁系統中碳刷結構故障檢測困難,故障定位不準確的問(wèn)題,本文根據實(shí)際碳刷運行過(guò)程建立碳刷結構檢測系統。通過(guò)建立組件對象模型(Component Object Model COM)動(dòng)態(tài)檢測方案將碳刷結構模型化,使系統能夠更為精確的檢測到故障原因。設計數字式光纖傳感器(BF5R)檢測電路將碳刷故障過(guò)程圖像化,縮短系統檢測時(shí)間。通過(guò)改進(jìn)維格納威爾分布(Wigner Ville distribution WVD)故障定位算法精準定位碳刷故障位置,采用合理方式進(jìn)行維修。通過(guò)Proteus軟件仿真檢測系統運行過(guò)程,實(shí)驗表明本設計對碳刷故障檢測具有明顯效果,在15KW發(fā)電機環(huán)境中,碳刷故障定位時(shí)間為3.5min,信號幅值為13V,結果精確度為96.4%,證實(shí)了本設計的可行性；通過(guò)仿真對比三種不同系統信號檢測幅值電壓和檢測準確度曲線(xiàn),由此驗證了本研究的優(yōu)越性。

摘要:為能實(shí)現對電廠(chǎng)充油設備和管道的油液滲漏現象快速、準確的檢測與識別，通過(guò)引入高分辨率網(wǎng)絡(luò )實(shí)現高分辨率特征提取，改進(jìn)特征融合模塊以融合高分辨率特征信息強化特征表達，提出了一種基于改進(jìn)SSD的油液滲漏圖像檢測算法。此外，針對油液滲漏現象構建一個(gè)電廠(chǎng)設備的油液滲漏數據集并提出了一種隨機種子遮擋的數據圖像增廣策略。經(jīng)實(shí)驗測試表明，算法在檢測效果上提升明顯，相比于基于SSD算法的的漏油檢測模型的準確率和召回率分別提高了3.1%和3.7%，滿(mǎn)足了工程實(shí)際需求，具有較高的實(shí)用性。

摘要:功率敏感器是微波射頻專(zhuān)業(yè)中一種常用的基礎儀表，配合功率指示器，用于微波功率的測量。在自動(dòng)測試成為當代計量主流手段的背景下，提出了功率敏感器自動(dòng)測試系統的研制。對《小功率座檢定規程》及廠(chǎng)家方法進(jìn)行了總結，得出了功率敏感器校準的通用步驟和硬件平臺，并以此為基礎講述了自動(dòng)測試系統各個(gè)模塊：儀器管理、測試方案設計、測試過(guò)程實(shí)現及數據處理模塊的設計思路及關(guān)鍵步驟，分析了參數校準因子的測量結果不確定度，通過(guò)手動(dòng)測試與自動(dòng)測試結果的比對，驗證了該系統的可靠性。最后，通過(guò)大量實(shí)踐，證明該軟件結構可推廣至各種儀表自動(dòng)測試中，驗證了其成為一種儀表自動(dòng)測試通用結構的可能。

摘要:自動(dòng)提取布氏壓痕輪廓是提高布氏硬度檢測效率的關(guān)鍵一步，針對傳統機器視覺(jué)算法提取布氏壓痕輪廓算法的不足，本文通過(guò)FasterRCNN模型實(shí)現了布氏硬度壓痕直徑的自動(dòng)化檢測。針對檢測布氏硬度壓痕圓的特點(diǎn)，提出對FasterRCNN模型的改進(jìn)。在classification網(wǎng)絡(luò )中的邊框回歸損失函數中加入預測檢測框的長(cháng)與寬的方差，在改進(jìn)的邊框回歸函數優(yōu)化目標修改為真實(shí)檢測框與預測檢測框差距最小且預測檢測框寬與高之間差距最小，使得基于改進(jìn)的FasterRCNN模型布氏硬度檢測能夠提供更加準確的目標預測檢測框，取得更精準檢測效果。同時(shí)引入數據增強的方法擴充有效數據大小。實(shí)驗結果表明，基于FasterRCNN的布氏硬度模型檢測方法適用于銹蝕和光滑金屬表面工況。改進(jìn)的FasterRCNN網(wǎng)絡(luò )模型準確率為97.08%，較原模型提升0.73%，歸一化均方誤差（nMSE）為0.001226，較原模型降低40.31%， 改進(jìn)的效果明顯，并彌補機器視覺(jué)算法提取壓痕輪廓的不足。

摘要:針對指揮控制系統的測試環(huán)節多、測試目的難界定、在線(xiàn)測試難實(shí)現等問(wèn)題，從其功能定位、組成架構、應用模式和全壽命周期等方面，對指揮控制系統測試需求進(jìn)行分析，并從測試目的確定、測試項目設定、測試參數選取、測試方法設計、測試流程設計和測試結果評定等方面，對指揮控制系統測試流程設計和功能實(shí)現開(kāi)展專(zhuān)題研究，提出一套適用于指揮控制系統的通用測試系統和測試流程，并在型號工程中得以實(shí)現應用，極大程度上提高了系統的測試覆蓋性，為指揮控制系統的在線(xiàn)測試和長(cháng)期加電值班提供技術(shù)指導。

摘要:搭建了一套全場(chǎng)非接觸應變測量系統,對變截面舵面結構受隨機載荷激勵作用下的變形及振動(dòng)特性進(jìn)行實(shí)驗研究。實(shí)驗以2A12鋁合金材料制成的變截面舵面結構為試驗對象,采用高分辨率的相機記錄舵面結構全場(chǎng)清晰的散斑圖像,然后利用三維數字圖像相關(guān)方法對其結構表面的連續變形進(jìn)行直接測量,同時(shí)利用傅里葉變換對采集到的散斑圖像進(jìn)行振動(dòng)特性分析,獲得變截面舵面結構的模態(tài)頻率和模態(tài)振型。為驗證非接觸測量得到的振動(dòng)特性結果的準確性,用小質(zhì)量加速度傳感器得到的振動(dòng)響應信號進(jìn)行對比。試驗結果表明,在0~500Hz的測試頻段內,三維數字圖像相關(guān)方法辨識變截面舵面結構前三階模態(tài)參數與加速度傳感器測量結果非常吻合,前三階固有頻率誤差在2%以?xún)?阻尼比誤差在6%以?xún)?前二階模態(tài)振型均為彎曲模式,第三階模態(tài)振型為彎曲扭轉耦合模式,驗證了三維數字圖像相關(guān)的全場(chǎng)振動(dòng)測量技術(shù)的有效性,為高溫環(huán)境及非線(xiàn)性變截面舵面結構非接觸振動(dòng)測試提供依據。

摘要:為了對不易拆除的列車(chē)車(chē)窗膠粘結構進(jìn)行脫粘檢測，利用超聲檢測方法探傷快、靈敏度高的優(yōu)點(diǎn)，提出了超聲脈沖回波量化檢測的方法。采用仿真與實(shí)驗相結合的手段，通過(guò)建立車(chē)窗膠接結構仿真模型，詳細分析了超聲波在粘膠材料中的傳播過(guò)程以及探頭不同參數對超聲信號的影響，設計了一款專(zhuān)門(mén)針對車(chē)窗膠粘的一款雙晶探頭；最后搭建超聲檢測實(shí)驗系統，驗證了該仿真模型以及探頭檢測的正確性和可靠性，為車(chē)窗膠接結構脫粘檢測定量分析提供了參考模型和理論依據。

摘要:三相逆變系統在新能源發(fā)電、電動(dòng)汽車(chē)等諸多領(lǐng)域都得到了廣泛的應用，對三相逆變系統的控制器進(jìn)行持續的優(yōu)化改進(jìn)具有重要意義。針對傳統三相雙閉環(huán)逆變控制系統輸出電能質(zhì)量較低和魯棒性不強的問(wèn)題，提出了基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的分數階PI三相逆變控制策略(IDE-FOPI)。該策略將分數階微積分理論引入到雙閉環(huán)三相逆變控制系統，并基于此對雙閉環(huán)分數階PI控制的三相逆變系統進(jìn)行數學(xué)建模。考慮到三相逆變系統是一個(gè)復雜的非線(xiàn)性時(shí)變網(wǎng)絡(luò )，其雙閉環(huán)PI控制器參數整定復雜，傳統的參數整定方法整定效果不佳，該策略將三相逆變系統雙閉環(huán)分數階PI控制器參數優(yōu)化問(wèn)題轉換為一個(gè)典型的約束優(yōu)化問(wèn)題，引入一種基于自適應多變異操作和參數自調節策略的改進(jìn)差分進(jìn)化算法對控制器參數優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。仿真測試表明，相對于遺傳算法(GA)、粒子群算法(PSO)、傳統差分進(jìn)化算法(DE)，本文提出基于改進(jìn)差分進(jìn)化的分數階PI策略所輸出的電壓諧波畸變率低，動(dòng)態(tài)性能好，抗干擾能力強。

摘要:針對傳統水質(zhì)監測方法存在的取樣效率低、覆蓋率差、耗時(shí)費力等問(wèn)題，設計開(kāi)發(fā)了一種自動(dòng)水質(zhì)監測無(wú)人艇及其岸基控制系統，以實(shí)現目標水域內的多點(diǎn)及區域自動(dòng)、連續采樣任務(wù)。結合水環(huán)境監測的任務(wù)要求和無(wú)人系統的組成架構，設計并搭建了監測無(wú)人艇測試平臺及岸基控制系統；開(kāi)展了無(wú)人艇多任務(wù)路徑規劃算法的研究，提出了基于安全性考慮的出入港路徑規劃方法（SIA*）和開(kāi)闊水域下的區域遍歷巡航路徑規劃算法；在算法設計的基礎上，結合水質(zhì)監測的自動(dòng)化需求開(kāi)展了無(wú)人艇監測任務(wù)流程的設計。試驗結果表明，出入港路徑規劃在安全性上提升了約1.82倍，區域巡航規劃實(shí)現了對任務(wù)水域的100%全覆蓋，能夠滿(mǎn)足水質(zhì)監測無(wú)人艇的實(shí)際采樣要求。

摘要:針對化學(xué)實(shí)驗機械臂控制編程門(mén)檻高且技能獲取準確率低等發(fā)展制約因素，設計一種基于音視信息融合算法的桌面型實(shí)驗機械臂的控制系統，實(shí)驗員通過(guò)邊做邊說(shuō)的示教方式教給機械臂運動(dòng)技能，進(jìn)而代替實(shí)驗員完成一些繁瑣、具有危險性的實(shí)驗工作。系統分為技能獲取以及運動(dòng)控制兩部分。其技能獲取部分使用改進(jìn)的雙流卷積網(wǎng)絡(luò )實(shí)現動(dòng)作檢測；使用語(yǔ)音AI和正則表達式實(shí)現語(yǔ)音提取；再通過(guò)音視動(dòng)作信息融合算法將動(dòng)作檢測和語(yǔ)音部分的識別信息相融合得出高重合度的運動(dòng)技能，技能獲取準確度可達81%以上。運動(dòng)控制部分使用電機控制和抓取位姿識別，可實(shí)現更精細的控制和抓取。系統可用于具有特定流程化學(xué)實(shí)驗的示教控制工作，在代替實(shí)驗員來(lái)完成化學(xué)實(shí)驗工作的同時(shí)大大降低了編程門(mén)檻，提高了效率。

摘要:新一代天氣雷達站的建設普遍采取局站分離的方式,不利于雷達的日常維護和機外定標,在極端天氣情況下,由于技術(shù)保障人員無(wú)法到達雷達站,嚴重影響雷達保障的時(shí)效性。天氣雷達遠程定標控制器能夠有效解決雷達遠程機外測量與定標的問(wèn)題,其由硬件子系統和軟件子系統兩大部分組成。硬件系統單片機STM32F107為核心控制電路,軟件系統采用C/S的架構。在某新一代天氣雷達站經(jīng)過(guò)為期一年實(shí)際應用,遠程機外主要輸出參數實(shí)時(shí)監測和在線(xiàn)檢查功、實(shí)現了對雷達發(fā)射機、實(shí)現了對雷達發(fā)射機、接收機等主要系統機外和機內的遠程在線(xiàn)定標并自動(dòng)生成定標測試報表,達到了系統設計的目標。有效提高了保障人員的工作下來(lái),提高了新一代天氣雷達的業(yè)務(wù)可用性,效益良好。

摘要:為了提高閥門(mén)智能控制的工作效率與閥門(mén)的智能化、數字化,本文對閥門(mén)智能控制進(jìn)行了研究,設計了基于信息技術(shù)的閥門(mén)智能控制系統,包括CAN通信接口、單元控制器和閥門(mén)智能控制器節點(diǎn)三大部分,采用微控制器技術(shù),實(shí)現了智能閥門(mén)的數字控制和智能控制；利用CAN總線(xiàn)技術(shù),構建兩級總線(xiàn)智能閥門(mén)控制系統,實(shí)現智能閥門(mén)的集中控制；設計了閥門(mén)遠程控制的軟件系統,利用了PLC中央處理器及遠程控制模塊的方式,實(shí)現了閥門(mén)的遠程操作,最后利用自適應控制算法,實(shí)現閥門(mén)參數的自整定,在此基礎上依據系統的響應,進(jìn)而實(shí)現閥門(mén)參數的自校正。實(shí)驗表明,本文研究的系統在進(jìn)行閥門(mén)位置定位測試時(shí),定位誤差均低于0.2dm,并且在進(jìn)行智能閥門(mén)遠程控制響應時(shí)間測試時(shí),在系統迭代次數為900次時(shí),響應時(shí)間為60s,相對較低,可見(jiàn)本文研究的系統定位精度較高,響應速度較快,性能較好。

摘要:針對傳統PID參數整定存在的問(wèn)題，結合混沌烏燕鷗優(yōu)化算法（Chaos Sooty Tern Optimization Algorithm, CSTOA）良好的搜索性能，提出了一種基于混沌烏燕鷗優(yōu)化算法的航空發(fā)動(dòng)機參數自整定PID控制方法（CSTOA-PID）。首先通過(guò)引入混沌映射的思路，改進(jìn)了烏燕鷗優(yōu)化算法（Sooty Tern Optimization Algorithm, STOA）。接著(zhù)設計了性能指標加權的適應度函數，用來(lái)避免發(fā)動(dòng)機供油量極大超調與急劇供油現象。最后對某型渦扇發(fā)動(dòng)機的數學(xué)模型進(jìn)行仿真驗證，結果表明：在地面狀態(tài)下，經(jīng)CSTOA-PID控制器優(yōu)化后的PID參數分別為4.31878、14、0.214426。CSTOA-PID控制器的參數整定效果都好于STOA-PID控制器和PID控制器，轉速階躍響應反應迅速，同時(shí)供油量出現的超調最小，證明了該方法的有效性和可行性。

摘要:為實(shí)現遠程控制野外靶場(chǎng)所有靶機設備的同時(shí)，實(shí)時(shí)顯示靶機的狀態(tài)與射擊成績(jì)，開(kāi)發(fā)基于NI-VISA的野外靶場(chǎng)設備遠程控制系統。根據所選取的開(kāi)發(fā)平臺和語(yǔ)言，劃分上位機工作模式，再借助三層控制架構，規范數據庫表的連接形式，從而干預通訊模塊的實(shí)時(shí)連接形式，完成遠程控制系統的上位機軟件設計。在此基礎上，定義串口字節的數量級水平，通過(guò)配置遠程串口方式，處理已導入的數據信息，聯(lián)合程序框圖體系，實(shí)現基于NI-VISA的遠程控制程序設計，結合關(guān)鍵的上位機應用結構，完成野外靶場(chǎng)設備遠程控制系統軟件的開(kāi)發(fā)與設計。實(shí)驗結果表明，基于NI-VISA的應用軟件提供了多種工作模式，能夠同時(shí)控制所有靶機設備，使其顯示出真實(shí)射擊成績(jì)，可以較好適應多種不同的射擊訓練需求。

摘要:摘要: 為了提高移動(dòng)機器人在作業(yè)過(guò)程中獲得現場(chǎng)環(huán)境地圖的效率，提出了利用BIM技術(shù)建立導航地圖的方式，獲取IFC信息映射到二維柵格，從而快速構建地圖。對于室內移動(dòng)機器人在移動(dòng)過(guò)程中能更快更好的到達目標點(diǎn)的問(wèn)題，首先對傳統A*算法做改進(jìn)，將原有的8鄰域搜索擴展為48鄰域搜索，增加了搜索方向，優(yōu)化了搜索角度。同時(shí)考慮了機器人的安全性，對規劃路徑進(jìn)行了改進(jìn)，使得規劃的路徑與障礙物保持了一定距離。其次，為了避開(kāi)場(chǎng)地出現的動(dòng)態(tài)障礙物，采用將改進(jìn)的A*算法與動(dòng)態(tài)窗口法融合，在保證全局路徑最優(yōu)的基礎上，實(shí)現避障效果。通過(guò)實(shí)驗仿真，表明了改進(jìn)的A*算法比傳統A*的算法在運行時(shí)間上快了2倍以上，路徑轉折點(diǎn)的角度差比原來(lái)減少了28%以上，路徑長(cháng)度上更短且不再緊貼障礙物。而融合算法比改進(jìn)的A*算法在路徑平滑性上有所提高，能及時(shí)避開(kāi)隨機障礙物，更加適用于環(huán)境變化的室內場(chǎng)景。

摘要:為了解決部分高性能深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )因存在復雜度高及計算量大等缺陷在嵌入式設備中應用效果不理想的問(wèn)題；以小型化集成智能無(wú)線(xiàn)電設備AIR-T為平臺實(shí)現了基于深度學(xué)習的OFDM信道補償技術(shù)；在FPGA芯片上不僅實(shí)現了OFDM信號傳輸系統模塊,也實(shí)現了傳統信道估計與均衡模塊,模塊對數據進(jìn)行預處理減輕神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )工作量以完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )信道補償技術(shù)模塊在Jetson TX2平臺GPU上的高效實(shí)現；由實(shí)驗記錄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練過(guò)程中的計算復雜度和參數擬合速度得知,傳統信道估計與均衡模塊有效降低了網(wǎng)絡(luò )訓練時(shí)的運算次數；由測試性能方面可知,經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )信道補償后的數據誤碼率比之前傳統信道估計與均衡后的誤碼率有明顯降低；

摘要:當前，科學(xué)技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展，為煙葉的自動(dòng)分離和煙葉質(zhì)量的自動(dòng)檢測分析提供了有效的方法和手段；針對目前煙葉的分離和分級仍采用傳統的人工方式，從而使分級結果的主觀(guān)性較強，導致分級不具備科學(xué)性、客觀(guān)性等一系列問(wèn)題的出現，提出對煙葉自動(dòng)分離及智能分級分揀系統的研究。該系統在設計上以工業(yè)計算機為核心，使用Visual Basic編程語(yǔ)言編制軟件，應用專(zhuān)家系統結構進(jìn)行智能控制，采用DCS分布式控制系統，監控各個(gè)工段的運行工作，并且詳細闡述了該系統實(shí)現煙葉的自動(dòng)分離、智能檢測定級、智能分流分揀的過(guò)程和系統間各個(gè)工段的工作原理。模擬實(shí)驗測試結果表明，本系統各個(gè)工段都運行流暢，煙葉分離效果明顯，分級結果的正確率也較高，可以實(shí)現對煙葉的有效分離、分級和分揀。

摘要:拆線(xiàn)施工機器人是一種爬線(xiàn)機器人，掛在架空線(xiàn)上沿線(xiàn)行進(jìn)，代替工人完成拆線(xiàn)施工中索道纜繩的鋪設。為滿(mǎn)足拆線(xiàn)施工機器人在具有一定垂弧度的架空線(xiàn)上爬線(xiàn)行進(jìn)的需要，對拆線(xiàn)施工機器人的爬線(xiàn)行進(jìn)機構進(jìn)行了分析與設計，提出了一種四輪爬線(xiàn)行進(jìn)機構。該機構利用頂升裝置及張緊輪提供額外的壓力，以滿(mǎn)足拆線(xiàn)施工機器人爬坡時(shí)所需的摩擦力。隨后，分析了機器人爬坡時(shí)的受力情況，給出了頂升裝置所提供壓力的條件及計算公式。基于所提機構，進(jìn)行了施工機器人的頂升裝置的選型計算及論證，實(shí)際應用表明本文的設計可以滿(mǎn)足實(shí)際需要。

摘要:為了解決粒子濾波(PF)的無(wú)線(xiàn)傳感器目標跟蹤中樣本貧化導致的精度較低的問(wèn)題,提出了自適應蝙蝠粒子濾波的WSN目標跟蹤方法。通過(guò)自適應的蝙蝠算法的濾波算法優(yōu)化粒子重采樣過(guò)程,結合最新的觀(guān)測值定義粒子的適應度函數,引導粒子整體上向較高的隨機區域移動(dòng)。同時(shí)利用動(dòng)態(tài)自適應慣性權重探索新的粒子位置更新為設計機制,引入動(dòng)態(tài)適應慣性權重值, 有效調整全局探索和局部探索適應能力、改善粒子貧化和局部極值問(wèn)題,增加粒子群多樣化從而提高跟蹤性能。實(shí)驗結果表明,自適應蝙蝠粒子濾波算法重采樣方法可以防止粒子的退化,增加粒子的多樣性,減少跟蹤誤差,可以減少算法的運行時(shí)間,實(shí)時(shí)追蹤性能大幅提高。與BA-PF算法和PF算法相比較,IBAPF 算法的計算時(shí)間是最短的,IBA-PF算法的位置和速度的平均平方根誤差最小(位置0.0311、0.0202、速度0.0262、0.0101),PF算法的跟蹤精度是最低的,而IBA-PF跟蹤精度較高,IBA-PF算法被證明具有良好的跟蹤性能。

摘要:航天活動(dòng)中的許多任務(wù)如對目標的繞飛觀(guān)測和逼近停靠等測控任務(wù)，其中的關(guān)鍵技術(shù)之一是相對位姿估計，而對非合作目標的相對位姿估計更是其中的重點(diǎn)與難點(diǎn)。針對該難點(diǎn)，提出了一種融合單目相機和激光測距儀的空間非合作目標相對位姿緊耦合估計方法。采用單目相機獲取目標序列圖像，在初始化時(shí)利用激光測距儀解決單目相機尺度模糊性問(wèn)題，構建真實(shí)尺度下的世界坐標系，在后續對非合作目標進(jìn)行連續位姿估計時(shí)，使用緊耦合的形式融合相機與激光測距儀數據來(lái)優(yōu)化估計位姿，并且解決估計漂移問(wèn)題。最后使用Blender軟件生成空間非合作目標序列圖像，仿真驗證了本文算法能穩健地得到較高精度的空間非合作目標的相對位姿，且擁有較好的實(shí)時(shí)性。

摘要:開(kāi)箱驗視是郵局快遞場(chǎng)景中的一個(gè)重要環(huán)節,為了防止包裹內存在易燃易爆等危險品,快遞打包前工作人員需按照行業(yè)要求實(shí)施危險品開(kāi)箱驗視。在人體行為識別框架中引入目標檢測和關(guān)鍵姿態(tài)估計算法,提出了基于深度學(xué)習的快遞場(chǎng)景人-物交互行為識別算法。首先,通過(guò)改進(jìn)高斯混合(GMM, Gaussian Mixture Model)背景建模方法檢測運動(dòng)目標,提取行為關(guān)鍵幀,采用OpenPose算法進(jìn)行姿態(tài)估計,識別初始行為類(lèi)別；其次,針對常規行為識別方法丟失物品語(yǔ)義信息的問(wèn)題,使用YOLOv5算法檢測感興趣物體類(lèi)別和位置,提出基于拍賣(mài)算法(Auction)的多人-多物最優(yōu)分配算法,構建人-物交互關(guān)系特征描述子；最后,將初始行為標簽和人-物交互關(guān)系描述子進(jìn)行決策融合得到最終識別結果。以實(shí)際快遞場(chǎng)景數據對所提方法進(jìn)行驗證分析,實(shí)驗結果表明,該方法可以對相似目標和多人干擾的復雜環(huán)境中的開(kāi)箱驗視行為進(jìn)行準確識別。

摘要:雨天作為較常見(jiàn)的一種自然天氣情況，會(huì )極大地影響戶(hù)外視覺(jué)系統所拍攝到的圖像和視頻數據的成像質(zhì)量并制約后續高級計算機視覺(jué)任務(wù)的性能；針對目前除雨算法存在偽影殘留、細節丟失等問(wèn)題，為了充分提取圖像特征，有效去除雨條紋，提高除雨效率，提出一種新穎的單階段深度學(xué)習除雨方法；采用高效卷積和跨尺度自注意力相結合的方式，彌補純卷積網(wǎng)絡(luò )無(wú)法滿(mǎn)足的全局特征建模能力；嵌入多尺度空間特征融合模塊，有效增加網(wǎng)絡(luò )的感受野，增強網(wǎng)絡(luò )對不同分布的雨條紋特征的學(xué)習能力；設計了一種混合損失函數，利用各損失函數的優(yōu)勢來(lái)彌補單一損失函數表現出來(lái)的缺陷；經(jīng)過(guò)在不同類(lèi)型數據集上的大量實(shí)驗證明，該算法不僅能夠有效去除雨條紋，充分保留背景細節，而且處理速度也有顯著(zhù)的提升。

摘要:為實(shí)現航天員與空間機械臂的腦機交互,針對穩態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位腦機接口(SSVEP-BCI),提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的SSVEP信號分類(lèi)方法。該方法以SSVEP信號經(jīng)過(guò)快速傅立葉變換的特征為輸入,經(jīng)過(guò)三層卷積層、全連接等操作實(shí)現信號的分類(lèi)識別。采用清華大學(xué)Benchmark數據集對該方法進(jìn)行測試,在1秒的時(shí)間窗口下,平均分類(lèi)準確率為99.07%,平均信息傳輸率為149.24b/min,均明顯高于采用典型相關(guān)分析或濾波器組典型相關(guān)分析的方法。實(shí)驗對比分析表明,該方法針對短時(shí)間窗口的SSVEP信號具有較好的目標分類(lèi)效果。最后,使用分類(lèi)后的信號作為控制信號,對仿真環(huán)境下的空間機械臂進(jìn)行操作,實(shí)現人和空間機械臂的腦機交互。

摘要:為減少分子動(dòng)力學(xué)模擬中短程力計算的時(shí)間消耗，設計并實(shí)現基于現場(chǎng)可編程門(mén)陣列的分子動(dòng)力學(xué)模擬匹配單元。理論上，分析了分子動(dòng)力學(xué)模擬中粒子間作用力的物理規律，提出兩種滿(mǎn)足短程力計算要求的粒子對的篩選方法：偏序法和平面法。技術(shù)上，使用新興的硬件描述語(yǔ)言SpinalHDL，在Xilinx Virtex UltraScale+ HBM VCU128 FPGA板卡上實(shí)現了匹配單元。最后，將硬件測試結果與理論結果進(jìn)行對比，驗證了匹配單元可以有效過(guò)濾掉對短程力計算沒(méi)有貢獻的粒子對。同時(shí)對使用偏序法、平面法和使用直接計算法兩種不同情況下的資源消耗進(jìn)行對比分析，表明使用偏序法、平面法可以節省系統70%的DSP資源。

摘要:摘要：ECO算法雖然在跟蹤效果上有了很大的提升，但是它在復雜場(chǎng)景中表現不好甚至會(huì )丟失目標，即魯棒性不高。對此，文章探討了怎樣在ECO算法中利用深度特征處理深層語(yǔ)義的能力和淺層特征處理紋理顏色信息的能力來(lái)提升算法的魯棒性，同時(shí)對比了深度特征和淺層特征在目標跟蹤的的不同作用，并因此提出了改進(jìn)方法，首先在深度網(wǎng)絡(luò )上選擇了具有更深層次的ResNet-101網(wǎng)絡(luò )；其次修改了適宜此網(wǎng)絡(luò )的參數。算法在OTB-2015進(jìn)行的實(shí)驗也取得了比較良好的結果，在低分辨率，背景雜波，光照變化，尺度變化四個(gè)挑戰因素的成功率分別領(lǐng)先基準算法ECO為0.135，0.034，0.031，0.024。

摘要:遙感圖像去噪一直是遙感領(lǐng)域的重要難題，現有的去噪算法會(huì )使圖像邊緣信息模糊，導致圖像中有用信息丟失，為了提高遙感圖像的質(zhì)量，提出了一種改進(jìn)DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）的遙感圖像去噪方法，通過(guò)小波變換將原始圖像分解成不同子帶，采用基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò )結構自動(dòng)搜索方法對于不同子帶搜索出不同結構和參數的DnCNN網(wǎng)絡(luò )實(shí)現去噪，使對噪聲成分的提取更加有針對性。實(shí)驗采用峰值信噪比（PSNR）和結構相似性（SSIM）兩項評價(jià)指標對實(shí)驗結果進(jìn)行量化評判，標準差為20時(shí)，較原始的DnCNN方法相比PSNR值平均提高了3.5%，圖像細節清晰，能有效地保護遙感圖像邊緣特征和輪廓結構的完整性。

摘要:作為機器學(xué)習的一個(gè)分支，高斯過(guò)程回歸在近年來(lái)越來(lái)越受到重視，在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應用；該方法適用于非線(xiàn)性系統的建模，并可以自動(dòng)在模型的復雜度和建模精度之間進(jìn)行權衡；但是由于計算復雜度較高，其難以直接被應用于大數據量的學(xué)習任務(wù)，因此，很多近似方法被發(fā)展出來(lái)以降低其計算成本；根據是否將訓練數據劃分為子集，高斯過(guò)程回歸的近似方法可以被分為全局近似方法和局部近似方法；文章首先闡述了高斯過(guò)程回歸的理論基礎，接下來(lái)對全局和局部這兩種近似方法進(jìn)行了分析，然后介紹了其在實(shí)際應用中的情況，特別是在軟測量和控制領(lǐng)域，最后進(jìn)行了總結和對其未來(lái)研究方向的展望。

摘要:針對傳統人工勢場(chǎng)算法在解決無(wú)人駕駛汽車(chē)換道軌跡規劃過(guò)程中存在的不足,提出一種基于勢能重構人工勢場(chǎng) (Potential Energy Reconstruction- Artificial Potential Field, PER-APF) 的無(wú)人駕駛汽車(chē)換道軌跡規劃算法。首先,建立了具有斥力區分的道路邊界約束條件和多約束換道軌跡規劃模型,通過(guò)判斷障礙車(chē)輛與道路邊沿的距離來(lái)保證換道過(guò)程的安全性與有效性；其次,提出了基于勢能重構的改進(jìn)APF算法,通過(guò)構建虛擬區域以及重構物理勢能力場(chǎng),有效的解決了目標不可達以及局部最優(yōu)問(wèn)題。仿真結果表明,所設計的PER-APF算法能夠快速有效地為無(wú)人駕駛汽車(chē)規劃一條安全合理的換道軌跡。

摘要:時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò )是由IEEE802.1工作組開(kāi)發(fā)的一套確定性實(shí)時(shí)通信的協(xié)議標準,定義了以太網(wǎng)傳輸的時(shí)間敏感機制,適用于機載安全關(guān)鍵系統網(wǎng)絡(luò )通信；流量調度機制可以有效保證機載時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò )實(shí)時(shí)可靠通信,時(shí)間感知整形器和幀搶占是典型的TSN流量調度算法,目前還沒(méi)有針對機載業(yè)務(wù)的傳輸需求進(jìn)行性能評估；通過(guò)分析TSN系統架構及調度算法的核心特性,基于機載網(wǎng)絡(luò )拓撲,提出一個(gè)機載時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò )的數據流傳輸時(shí)延模型,并進(jìn)行了數學(xué)推導,使用離散仿真工具構建TSN網(wǎng)絡(luò )仿真平臺,對三種典型網(wǎng)絡(luò )流量調度算法進(jìn)行驗證,得到了流量傳輸時(shí)延性能的上界值,分析了流特性參數對調度算法選擇的影響；最后,對機載應用流量調度算法的選擇進(jìn)行了總結。

摘要:深度強化學(xué)習(Deep Reinforcement Learning, DRL)是機器學(xué)習領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,用于解決各種序貫決策問(wèn)題,在自動(dòng)駕駛、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域具有廣泛的應用前景。由于DRL具備計算密集型的特點(diǎn),導致其難以在計算資源受限且功耗要求苛刻的嵌入式平臺上進(jìn)行部署。針對DRL在嵌入式平臺上部署的局限性,采用軟硬件協(xié)同設計的方法,設計了一種面向DRL的FPGA加速器,提出了一種設計空間探索方法,在ZYNQ7100異構計算平臺上完成了對Cartpole應用的在線(xiàn)決策任務(wù)。實(shí)驗結果表明,研究在進(jìn)行典型DRL算法訓練時(shí)的計算速度和運行功耗相對于CPU和GPU平臺具有明顯的優(yōu)勢,相比于CPU實(shí)現了12.03的加速比,相比于GPU實(shí)現了28.08的加速比,運行功耗僅有7.748W,滿(mǎn)足了深度強化學(xué)習在嵌入式領(lǐng)域的在線(xiàn)決策任務(wù)。

摘要:航天測控網(wǎng)通常由測控中心和測量站(船)組成,測量站是航天測控網(wǎng)的基本組成部分；在幾十年的發(fā)展進(jìn)程中,航天測控領(lǐng)域積累了海量的數據；對測量站來(lái)講,數據可主要分為測控數據、通信數據和設備狀態(tài)數據三大類(lèi)；測控數據主要用于向上級報送,通信數據主要用于通信狀態(tài)監視,設備狀態(tài)數據主要用于設備狀態(tài)的監測；當前測量站數據存在著(zhù)存儲零散、不成體系、相對隔離的問(wèn)題；基于此提出了一種測量站數據池建設方法,能夠實(shí)現數據集中控制,減少數據的冗余度,提高數據一致性和可維護性,提高數據的利用率；最后從多個(gè)方面對數據的應用前景進(jìn)行了展望；測量站數據池的建設將使提升測控工作的自動(dòng)化與智能化程度成為可能。

摘要:傳統星載計算機通常采用價(jià)格昂貴的高質(zhì)量等級CPU和存儲器芯片,用于保證系統的可靠性；因制造成本和研制周期等方面的限制,商業(yè)衛星計算機更傾向于采用商業(yè)現貨器件(COTS),但其可靠性和安全性會(huì )隨之降低；采用工業(yè)級SmartFusion2處理器芯片,提出一種低成本的星載計算機最小系統架構,并通過(guò)工業(yè)級存儲器異構備份的方式,顯著(zhù)提高系統可靠性；在星載計算機軟件設計中,應用軟件會(huì )采用三模冗余的方式提高可靠性,但引導軟件往往只有單份；為了避免引導軟件的單節點(diǎn)故障效應,針對SmartFusio2星載計算機架構,提出一種基于多TMR副本的片外啟動(dòng)方法,此啟動(dòng)方法可進(jìn)一步提高工業(yè)級星載計算機的可靠性和安全性,并成功用于多個(gè)型號商業(yè)衛星。

摘要:精確的光伏發(fā)電短期預測在微電網(wǎng)智能能源管理系統中起著(zhù)至關(guān)重要的作用；文章提出一種基于注意力機制的CNN-BiGRU短期光伏發(fā)電功率預測模型；其核心思想是通過(guò)CNN提取光伏數據的空間特征,把CNN提取的這些空間特征送入到BiGRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中,利用BiGRU模型捕捉光伏時(shí)序數據集的雙向信息流,學(xué)習光伏特征的動(dòng)態(tài)變化規律,引入Attention機制為CNN-BiGRU的隱藏層輸出賦予權重,減少因時(shí)序過(guò)長(cháng)造成的信息丟失,并且突出強相關(guān)特征的影響,減少弱相關(guān)特征的影響。在美國俄勒岡州本德市公開(kāi)數據集上做了驗證,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、GRU、BiGRU、基于A(yíng)ttention機制的BiLSTM以及基于A(yíng)ttention機制的BiGRU進(jìn)行對比,實(shí)驗結果表明所提模型在預測精度上更有優(yōu)越性。

摘要:車(chē)間調度對于制造企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本具有重要的作用,針對單一優(yōu)化算法在解決調度優(yōu)化問(wèn)題時(shí)存在的不足,探索求解速度和求解質(zhì)量的均衡,提出了一種多尺度協(xié)同變異的螢火蟲(chóng)粒子群混合算法；引入動(dòng)態(tài)自適應策略把種群分為兩組,對兩組族群平行進(jìn)化,在保持種群多樣性的同時(shí)提高求解速度；引入多尺度協(xié)同變異算子,利用不同大小方差的自適應高斯變異機制使種群以盡量分散的變異尺度來(lái)搜索解空間,通過(guò)混沌初始化種群進(jìn)一步提高算法的局部檢索能力；將提出的算法應用于函數優(yōu)化和流水車(chē)間調度問(wèn)題求解,實(shí)驗結果顯示,算法在求解效率、精度方面優(yōu)于對比算法,具有較好的性能和應用價(jià)值。

摘要:為了求解煉鋼-連鑄動(dòng)態(tài)調度問(wèn)題，提出了一種將拉格朗日插值算法與差分進(jìn)化算法相融合得到的改進(jìn)的差分進(jìn)化算法。改進(jìn)后的差分進(jìn)化算法通過(guò)自適應調整進(jìn)化參數，動(dòng)態(tài)的調整差分進(jìn)化的方向，并結合拉格朗日插值來(lái)優(yōu)化差分進(jìn)化算法的局部搜索能力,引入權重系數對全局搜索和局部搜索加以平衡。針對國內某大型鋼廠(chǎng)的實(shí)際生產(chǎn)數據建立實(shí)驗模型，以最小化總完工時(shí)間、最小化總斷澆時(shí)間、最小化爐次間總等待時(shí)間和最小化總偏差量時(shí)間為目標，將改進(jìn)的差分進(jìn)化算法應用于求解煉鋼-連鑄轉爐出現故障的動(dòng)態(tài)擾動(dòng)事件調度問(wèn)題，實(shí)驗結果表明，改進(jìn)的差分進(jìn)化算法應用在煉鋼-連鑄動(dòng)態(tài)調度問(wèn)題上，有效的縮短了爐次加工總完工時(shí)間、爐次間總等待時(shí)間和總斷澆時(shí)間，在合理范圍內，有效控制了新生產(chǎn)的調度計劃與原始調度計劃的時(shí)間偏差量，避免了因擾動(dòng)事件的發(fā)生而引起連鑄機斷澆。

摘要:無(wú)線(xiàn)定位技術(shù)在實(shí)際的應用獲得了越來(lái)越多的社會(huì )關(guān)注，各項科研人員都對室內定位技術(shù)的廣泛運用產(chǎn)生了強烈的興趣；RFID有著(zhù)非常多的優(yōu)點(diǎn)，包括了非視距、精度高、費用低以及傳輸范圍廣；從當前的發(fā)展來(lái)看，RFID二維定位方法正在逐步向完善性與成熟性演變，然而以三維空間為分析對象的研究進(jìn)展依舊不能符合當前發(fā)展與行業(yè)應用條件；通過(guò)3D-LANDMARC定位分析模型和相關(guān)技術(shù)的分析為基礎，要保持同樣的系統設備工作運轉情況下，提升了實(shí)際定位過(guò)程中優(yōu)化實(shí)現系統定位的性能

摘要:目前的云制造服務(wù)組合方法單純從某個(gè)角度研究服務(wù)組合問(wèn)題,對基于多目標事務(wù)的云制造服務(wù)組合的考慮不足,服務(wù)組合質(zhì)量不高。為實(shí)現敏捷、智能、平穩的云制造服務(wù)組合,基于開(kāi)展多目標事務(wù)的云模式通用解析、多目標事務(wù)模糊關(guān)聯(lián)特征的云模式通用表示、云制造服務(wù)組合多目標事務(wù)模糊關(guān)聯(lián)聚類(lèi)算法等方面研究,改進(jìn)反向學(xué)習算法、可替換服務(wù)推薦算法、三角模糊函數、非支配排序遺傳公式,設計一種敏捷、智能、平穩的云制造服務(wù)組合算法。最后,實(shí)施實(shí)驗驗證,與傳統算法進(jìn)行性能對比分析。實(shí)驗結果表明,相比傳統算法,該算法組合響應時(shí)間短、誤差小,且收斂性、敏捷性、智能性、動(dòng)態(tài)演化性、平穩性高。因此,該算法實(shí)現了基于多目標事務(wù)模糊關(guān)聯(lián)聚類(lèi)的云制造服務(wù)的有效組合,具有較高的應用價(jià)值。

摘要:針對認知無(wú)線(xiàn)電技術(shù)對射頻微波濾波器的新要求，提出了一種基于枝節加載多模諧振器的電調微波濾波器。該電調微波濾波器由一個(gè)枝節加載微帶多模諧振器和變容二極管組成，實(shí)現了濾波器的小型化。在分析枝節加載微帶多模諧振器的基礎上，通過(guò)在微帶諧振器兩端和加載枝節上加載變容二極管的方法，設計了枝節加載的電調多模微帶諧振器，并提出了復雜微帶諧振器諧振特性的分析方法。采用源和負載耦合的方法在通帶右邊引入一傳輸零點(diǎn)。通過(guò)在源和負載端放置耦合線(xiàn)的方法，提高了濾波器的通帶選擇性。針對濾波器帶外衰減小的問(wèn)題，引入一種新型的頻變饋電結構，改善了濾波器的帶外衰減特性。通過(guò)優(yōu)化仿真確定了電調濾波器的尺寸參數。仿真驗證了該濾波器的特性，當變容二極管的可調范圍為2pf-10pf時(shí)，濾波器的頻率可調范圍為2.10GHz-2.40GHz,頻率變化范圍為300MHz。

摘要:為較好地評價(jià)雷達質(zhì)量狀況，針對雷達系統的功能特性和評估需求，區分監測數據、履歷數據和環(huán)境數據，構建了雷達質(zhì)量評估的三層指標體系。為反映監測數據因素的客觀(guān)性，采用熵權法確定測試數據指標權重。為避免單一隸屬函數可能會(huì )出現隸屬度突變的問(wèn)題，運用組合隸屬函數的方法進(jìn)行評價(jià)。該方法首先計算各指標在不同隸屬函數條件下的評價(jià)信息，而后對每種隸屬函數的評判情況進(jìn)行組合優(yōu)化，以增加評估結果的可信度。通過(guò)定性分析和定量計算，對某型雷達的質(zhì)量狀態(tài)進(jìn)行了模糊綜合評判，驗證了該評估算法的有效性，對雷達系統操作應用和維修保障具有一定的參考價(jià)值。