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摘要:本文首先介紹了水下無(wú)人航行器的研究背景、特點(diǎn)、分類(lèi)與國內外研究現狀。隨后,闡述了國內在該領(lǐng)取得的標志性成果,包括幾款AUV和ROV產(chǎn)品,其中重點(diǎn)介紹了一款大深度AUV和深海作業(yè)型ROV的技術(shù)特點(diǎn)與技術(shù)難點(diǎn)。接著(zhù),對該領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。最后,對全文進(jìn)行了小結。

摘要:針對地面測控系統的長(cháng)期加電高可靠性設計需求，目前所采用的雙機冗余方案缺少對系統軟硬件狀態(tài)考慮，在系統長(cháng)期運行過(guò)程中存在冗余失效的可能性。針對該問(wèn)題，提出來(lái)一種系統故障診斷與容錯方法，對系統故障源如系統任務(wù)狀態(tài)、CPU溫度、CPU占用率、磁盤(pán)剩余空間、IO操作狀態(tài)等異常進(jìn)行了綜合研究和分析。采用任務(wù)實(shí)時(shí)監測、最小二乘法以及哈希算法等關(guān)鍵技術(shù)和方法實(shí)現系統故障診斷與容錯處理，經(jīng)實(shí)際型號項目驗證應用滿(mǎn)足了系統對高可靠性需求的應用需求。

摘要:隨著(zhù)電子與信息技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻跟蹤器一體化、集成化與智能化程度越來(lái)越高，對故障的診斷與定位難度也越來(lái)越高，單憑經(jīng)驗和定性分析已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足維修需要。為了提高視頻跟蹤器功能性能檢驗及故障定位的效率，一種基于模塊化設計的視頻跟蹤器故障診斷檢測方法被提出，并在所提方法的基礎上設計了一種檢測工裝，通過(guò)解耦模型將視頻跟蹤器的功能及數據流進(jìn)行劃分，并利用故障樹(shù)分析法自上而下進(jìn)行測試與定性定量分析。對比實(shí)驗表明，該工裝具有較高的適用性，能夠簡(jiǎn)化檢驗與維修過(guò)程，降低操作的難度。

摘要:摘要 為了提高長(cháng)短期記憶對網(wǎng)絡(luò )流量的預測精度，本文提出一種EMD-LSTM預測模型。針對訓練樣本中存在噪聲的問(wèn)題提出一種基于噪聲統計特性的經(jīng)驗模態(tài)分解降噪方法，通過(guò)分析每一訓練樣本分解后的本征模態(tài)函數確定對應的噪聲分量，將各樣本中同一位置的噪聲分量進(jìn)行統計平均再與非噪聲分量重構實(shí)現樣本降噪，使用降噪后的序列作為長(cháng)短期記憶訓練樣本；針對長(cháng)短期記憶中使用滑動(dòng)窗口作為訓練樣本輸入存在的誤差疊加問(wèn)題使用間隔采樣構造訓練樣本。仿真表明，相較于傳統長(cháng)短期記憶方法，本文方法具備更優(yōu)降噪與預測效果。此外，本文將該預測模型應用于一種基于無(wú)人機卸載流量的蜂窩網(wǎng)絡(luò )，提出一種無(wú)人機活動(dòng)規劃方法以?xún)?yōu)化無(wú)人機長(cháng)時(shí)間工作中返航充電的時(shí)間點(diǎn)。

摘要:為精準計量污染性氣體在室外環(huán)境中的濃度水平，實(shí)現對室外環(huán)境空氣質(zhì)量的準確監測，設計基于NBIoT的室外環(huán)境空氣質(zhì)量在線(xiàn)監測系統。利用電源電路輸出的電量信號，調節微控制器、溫濕度傳感器、細顆粒物濃度傳感器、二氧化碳濃度傳感器四類(lèi)應用設備之間的實(shí)時(shí)連接關(guān)系，完成空氣質(zhì)量在線(xiàn)監測的硬件終端平臺設計。借助NBIoT密鑰文本，計算空口協(xié)議棧表達式，實(shí)現對監測系統安全運行機制的完善。分別從main函數、數據信息采集函數、監測任務(wù)函數三個(gè)角度著(zhù)手，求解監測系統運行過(guò)程中的主要應用函數，并根據具體計算數值，調節各級硬件設備之間的連接關(guān)系，完成基于NBIoT的室外環(huán)境空氣質(zhì)量在線(xiàn)監測系統設計。實(shí)驗結果表明，NBIoT機制作用下，在線(xiàn)監測系統在不同溫度、濕度條件下，均可以將二氧化碳氣體實(shí)測濃度與真實(shí)濃度之間的差值控制在3ppm以?xún)龋c遠距離多通道型監測系統相比，更符合準確監測室外環(huán)境空氣質(zhì)量的實(shí)際應用需求。

摘要:大功率液力變矩作為特種車(chē)輛底盤(pán)動(dòng)力傳動(dòng)系統的關(guān)鍵部件，由于在產(chǎn)品研制初期子樣數少，臺架可靠性考核不充分，生產(chǎn)裝配工藝不穩定等導致產(chǎn)品的測試、維修和保障性只能依據經(jīng)驗設計缺乏科學(xué)的規劃。研究通過(guò)對變矩器可靠性數據的分析，建立了大功率液力變矩混合威布爾可靠性分析模型，并對不同里程下液力變矩器的可靠性和出現的薄弱環(huán)節，檢查方法等進(jìn)行預計；對生產(chǎn)環(huán)節可能出現的早期故障，制訂了強化出廠(chǎng)試驗方案。針對大功率變矩器在使用過(guò)程中的故障和維修數據分析，對裝備的測試、維修和保障性重新進(jìn)行了科學(xué)的規劃與設計。

摘要:無(wú)標簽的序列在異常檢測算法中往往存在著(zhù)對數據的信息掌握不全面、不能合理使用的情況，而采用深度學(xué)習的技術(shù)實(shí)現檢測時(shí)往往對其計算的解釋性欠佳；對于攻克這些難題，以直升機飛行數據為例對時(shí)間序列的反常檢測問(wèn)題展開(kāi)了深入研究，并利用Iforest技術(shù)和PCA算法，給出了一個(gè)采用滑動(dòng)窗口的時(shí)間序列異常檢測方法，利用從滑動(dòng)窗口采集信息的時(shí)間變化狀態(tài)等數據信息，將序列異常檢測問(wèn)題轉換為點(diǎn)異常檢測問(wèn)題；同時(shí)以auc評分為衡量標準，從帶有時(shí)刻特殊標志的多個(gè)信息集上檢驗了檢測效率的提高；在無(wú)標簽的直升機飛行數據集上進(jìn)行實(shí)驗,驗證了算法的有效性，并通過(guò)對比檢測過(guò)程中不同特征變量的變化情況，從算法層面和現實(shí)層面上闡述了算法的可解釋性。

摘要:為提高地鐵軌道智能化管理水平，設計了一種新的智慧地鐵軌道管理系統。分別設計了樸素貝葉斯分類(lèi)器、Logistic回歸分類(lèi)器和支持向量機分類(lèi)器，并構建了基于Stacking集成算法的軌道狀態(tài)預測模型。利用XX地鐵1號線(xiàn)、2號線(xiàn)和6號線(xiàn)在2015~2021年的設備數據、檢測數據和維修數據，驗證了模型有效性。引入自適應學(xué)習的馬爾可夫決策過(guò)程（AL-MDP），構建了基于Stacking-SVM的軌道維修決策優(yōu)化模型。利用模型對地鐵軌道進(jìn)行運行狀態(tài)感知和異常狀態(tài)預測，通過(guò)自適應學(xué)習的過(guò)程不斷學(xué)習地鐵軌道的劣化機理，并且為軌道的狀態(tài)預警和維修策略提供個(gè)性化、精細化的決策建議。最后，設計并實(shí)現了智慧地鐵軌道管理系統。引入AL-MDP后進(jìn)一步降低地鐵軌道的維修成本，能夠實(shí)時(shí)掌握地鐵軌道的運作狀態(tài)。該研究給管理者和工作者提供精細化、個(gè)性化、更科學(xué)的維修優(yōu)化決策，對維修成本和軌道安全實(shí)現雙重精準控制。

摘要:武器裝備的動(dòng)態(tài)性能是靶場(chǎng)鑒定、定型試驗評價(jià)系統的重要技術(shù)指標之一，目前高速轉管火炮及武器是新型的現代化武器；一個(gè)合格的身管武器在投入使用前都需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)性能的測試，合膛身管在預定擊發(fā)瞬間的實(shí)際指向與預定射向的偏離角度是測試身管武器動(dòng)態(tài)性能的重要技術(shù)指標；為了解決轉管速射武器以及帶有穩定功能的炮塔武器在擊發(fā)瞬間，身管的指向精度及其穩定性的測試難題；提出一種采用激光棱瞄配合光斑圖像處理的測量方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題；詳細介紹了該方法的身管指向測試原理及結構組成，通過(guò)建立身管指向的數學(xué)模型，深入分析了該結構的測量原理，經(jīng)過(guò)搭建模擬實(shí)驗裝置并進(jìn)行實(shí)驗，在分析實(shí)驗數據之后，計算出實(shí)驗誤差范圍在3%以?xún)龋C明了該方法的可行性。

摘要:傳統的人力監測方式或非移動(dòng)式監測無(wú)法檢測空間狹小,環(huán)境惡劣的地區。針對當前環(huán)境監測中的問(wèn)題,設計了一種基于嵌入式的可移動(dòng)環(huán)境監測機器人系統。該系統以STM32F103C8T6高性能ARM芯片為控制核心,通過(guò)藍牙和STM32單片機控制的環(huán)境監測平臺進(jìn)行通信,遠程控制可移動(dòng)監測平臺采集周?chē)臏囟取穸取熿F濃度和光照等環(huán)境數據,并通過(guò)遠程控制設備的OLED實(shí)時(shí)更新顯示當前環(huán)境數據；使用遠程操作平臺控制機器人的行進(jìn)軌跡,當檢測到前方存在障礙物時(shí),機器人可通過(guò)蜂鳴器報警提示監測人員更改行進(jìn)方向。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗測試,該機器人能夠準確檢測當前環(huán)境狀態(tài),并實(shí)時(shí)更新顯示。該機器人具有準確性和實(shí)用性,在未來(lái)也能夠助力智慧環(huán)保落地,具有一定推廣價(jià)值。

摘要:為了適應氣象觀(guān)測儀器設備微型化和數字化的需要，利用BME280作為氣象要素核心傳感元件，以及國產(chǎn)單片機STC15W408AS和外圍電路，通過(guò)硬件的電源、PCB和軟件數據質(zhì)控的優(yōu)化設計，成功開(kāi)發(fā)具有抗干擾和質(zhì)控性能的數字式、微型化、多要素集成氣象測量模塊，在筆狀大小結構的體積上實(shí)現溫度、濕度和氣壓三個(gè)要素的精準測量，形成微型數字化的智能氣象傳感器。在為期4個(gè)月的外場(chǎng)試驗過(guò)程中，將被測模塊與標準器進(jìn)行現場(chǎng)觀(guān)測數據對比分析。評估的結果表明，溫度的標準差為0.029，濕度標準差為0.047，氣壓標準差為0.000479，測量模塊的主要性能指標達到了設計要求，長(cháng)期工作穩定可靠。模塊同時(shí)具有RS232和USB雙串口輸出，很容易連接自動(dòng)氣象站，也非常方便在物聯(lián)網(wǎng)大面積氣象監測應用場(chǎng)景中作為眾多節點(diǎn)組網(wǎng)使用。

摘要:針對心血管疾病的高死亡率以及人口老齡化的現象，本篇文章開(kāi)發(fā)了基于STM32單片機和小波自適應閾值濾波算法的可穿戴式健康監測系統。系統可分為系統微處理器、數字系統模塊、人機交互模塊、信號采集模塊和無(wú)線(xiàn)通信模塊等幾個(gè)部分，針對人體的心率、血氧、體溫等重要生理參數進(jìn)行處理分析，進(jìn)而對人體實(shí)時(shí)監護。系統處理器選取STM32F103C8T6作為控制芯片，顯示模塊選用了OLED。生理參數采集系統選用了MAX30102傳感器和Pulse sense傳感器分別對人體腕部和指尖心率進(jìn)行采集。生理參數采集完畢后，通過(guò)進(jìn)一步的A/D轉化，基于提出的一種改進(jìn)小波自適應閾值濾波算法降噪濾波，從而將人體的生理特征參數記錄下來(lái)。再將采集的生理數據通過(guò)藍牙傳輸至手機端，其中的ZigBee模塊主要是把獲得的數據再次輸送到遠程控制端內,讓患者能夠遠程得到更好的醫療監控。本系統通過(guò)軟件與硬件相結合的方式。最后通過(guò)對比論證其中心率（BPM）結果誤差為±2BPM，血氧含量監測結果誤差在±2%以?xún)取?/p>

摘要:針對現有道路車(chē)輛目標檢測系統由于計算量過(guò)大，且在復雜背景下容易出現誤檢的問(wèn)題，設計了一種基于深度學(xué)習的道路車(chē)輛目標檢測系統。系統硬件主要由信號輸入模塊、控制模塊、中央處理模塊和輸出通道模塊四部分組成。引入XCV50E芯片構建控制模塊，通過(guò)高速RAM快速分配信號。利用TMS320C6202芯片設置中央處理模塊，將PCI9054作為信號輸出模塊的核心設備。軟件設計中，完成用戶(hù)登錄、數據采集及處理、模型訓練等設計。引入深度學(xué)習策略，先采用直方圖均衡法處理環(huán)境光線(xiàn)干擾的問(wèn)題，然后建立改進(jìn)YOLOv4模型，處理噪聲等干擾信息，最后基于注意力機制完成圖像特征提取優(yōu)化，進(jìn)而更精準地完成道路車(chē)輛目標檢測。實(shí)驗結果表明，所提系統具有很好的魯棒性，能夠很好地減少計算量，提高檢測準確率。

摘要:為使無(wú)人機遙感圖像的影像殘差值得到有效控制，提升多源遙感影像變化特征的檢測精度水平，設計基于無(wú)人機傾斜攝影技術(shù)的多源遙感影像變化檢測并行系統。在C/S框架體系中，設置并行運作電路、像素點(diǎn)檢測主機、HBase存儲結構與遙感影像顯示器，完成對多源遙感影像變化檢測并行系統的硬件設計。根據聯(lián)合平差指標的數值水平，計算密集度指標，聯(lián)合已知影像數據，求解無(wú)人機傾斜攝影過(guò)程中的紋理映射條件，實(shí)現對多源遙感影像的建模處理。按照影像特征提取結果，完善影像檢測金字塔的構型模式，將無(wú)人機數字影像與并行檢測節點(diǎn)匹配起來(lái)，再結合各級硬件應用結構，完成基于無(wú)人機傾斜攝影技術(shù)的多源遙感影像變化檢測并行系統設計。實(shí)驗結果表明，設計的系統在無(wú)人機傾斜攝影技術(shù)的作用下，遙感圖像在x軸、y軸、z軸方向上的影像殘差指標均出現明顯下降的數值變化狀態(tài)，能夠有效提升多源遙感影像變化特征的檢測精度。

摘要:作為一種新的城市公共交通方式，共享單車(chē)的出現給人們的日常出行帶來(lái)了極大的便利性；但由于其使用的過(guò)程中存在動(dòng)態(tài)不均衡的性質(zhì)，用戶(hù)常會(huì )面臨無(wú)車(chē)可借和無(wú)樁可還的現象，因此需要一個(gè)精確的需求預測模型，來(lái)解決共享單車(chē)的調度問(wèn)題；為此提出一種新的基于時(shí)空融合圖的注意力網(wǎng)絡(luò )模型，該模型將不同時(shí)間片的相同車(chē)站節點(diǎn)進(jìn)行連接，從而形成一張大的時(shí)空融合圖；得益于時(shí)空融合圖下的自注意力機制，模型在時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性之外，還可以捕獲局部時(shí)空相關(guān)性和全局時(shí)空相關(guān)性；在Divvy數據集上的實(shí)驗表明，該模型的預測精度優(yōu)于以往的時(shí)空數據預測模型，預測結果與真實(shí)結果曲線(xiàn)相吻合，可為實(shí)際中共享單車(chē)需求預測系統提供有效參考。

摘要:針對長(cháng)期工作的測控設備功能和性能驗證需求，根據測控設備原理，設計了一種基于設計層面的測試思路，為測控設備長(cháng)期穩定運行提供了模擬驗證條件；通過(guò)將測試功能嵌入到產(chǎn)品內，將外部不可測的指標參數，尤其是模塊內部信號的變化趨勢監測、運行環(huán)境的變化監測等從設計層面注入到產(chǎn)品中，結合動(dòng)態(tài)測試、故障注入測試等手段收集長(cháng)期運行測試數據，并對數據進(jìn)行趨勢評估和故障評估，得出測控設備的健康程度或故障程度；該方法具備更突出的故障激發(fā)能力和設備功能性能評估能力，為長(cháng)期運行產(chǎn)品可靠性測試提供參考。

摘要:工業(yè)機器人對于自身與障礙物之間的距離測量不準確，無(wú)法根據二者距離判斷行駛路徑，導致避障效果較差。為此基于超聲測距技術(shù)設計了一種新的工業(yè)機器人避障控制系統，從硬件和軟件兩方面對避障效果進(jìn)行優(yōu)化設計。將具有脈沖信號的超聲換能器安裝在單片機的操作模塊中，增加MOS功率器件作為超聲換能器的驅動(dòng)元件，應用EA1、EA2和EA3三種型號的誤差放大器，將回波信號穩定放大到電路中，利用運算放大器和RC網(wǎng)絡(luò )電路實(shí)現濾波放大，利用信號檢測電路實(shí)現檢測。利用超聲波傳感器精準測量出自己與障礙物之間的距離，通過(guò)建立模糊數據庫、定位漫反射信息、提取不同方向的測距信息實(shí)現工業(yè)機器人避障控制。實(shí)驗結果表明，設計的基于超聲測距的工業(yè)機器人避障控制系統能夠準確測量出與障礙物之間的距離，避障控制準確率平均值達97.4%，能夠實(shí)現工業(yè)機器人避障防碰撞操作。

摘要:由于無(wú)人倉多搬運機器人協(xié)同作業(yè)線(xiàn)路較為復雜，導致協(xié)同作業(yè)軌跡控制難度增加，為了保證多搬運機器人能夠按照規劃路線(xiàn)執行搬運作業(yè)，提出了無(wú)人倉多搬運機器人協(xié)同作業(yè)軌跡自動(dòng)控制方法。采用柵格圖建模法，結合無(wú)人倉內貨架的實(shí)際分布情況，建立無(wú)人倉環(huán)境場(chǎng)景。從組成結構、運動(dòng)學(xué)以及動(dòng)力學(xué)三個(gè)方面，構建搬運機器人的數學(xué)模型。遵循就近原則分配多機器人搬運任務(wù)，規劃多搬運機器人的協(xié)同作業(yè)軌跡，根據多搬運機器人實(shí)時(shí)位姿的自動(dòng)檢測結果計算控制量，利用作業(yè)軌跡自動(dòng)控制器的安裝與運行，完成無(wú)人倉多搬運機器人協(xié)同作業(yè)軌跡的自動(dòng)控制任務(wù)。實(shí)驗結果表明，在該方法應用后，多搬運機器人在無(wú)人倉中的作業(yè)軌跡與規劃軌跡基本相同，計算得出的平均位置控制誤差和姿態(tài)角控制誤差分別為2.27cm和0.05°，搬運機器人的碰撞次數能被控制在規定范圍內，實(shí)際應用效果好。

摘要:針對含通信時(shí)延的車(chē)輛隊列系統，開(kāi)展內部穩定性和隊列穩定性分析研究；首先，利用矩陣相似變換，將高維車(chē)輛隊列閉環(huán)控制系統降維拆分為若干等價(jià)的低維子系統，極大地降低了內部穩定性分析的解析難度和運算量；在此基礎上，利用直接法求解了車(chē)輛隊列子系統特征方程的臨界虛根，從而推導了準確的時(shí)延邊界，獲得了車(chē)輛隊列系統內部穩定的充要條件；然后，為了保證干擾沿車(chē)輛隊列向后傳播時(shí)不擴散，通過(guò)頻域分析車(chē)輛間誤差傳遞函數，給出了系統的隊列穩定性條件，以及時(shí)延和控制器參數的指導原則；最后，通過(guò)仿真驗證了所提穩定性分析方法的有效性。

摘要:艦船電站網(wǎng)絡(luò )控制系統由分層、局部向扁平、全局方向發(fā)展，信息安全問(wèn)題可能直接導致功能安全失效，迫切需要開(kāi)展相應的可信性分析設計。針對艦船電站網(wǎng)絡(luò )控制系統面臨的功能安全、信息安全等可信問(wèn)題，通過(guò)從艦船電站網(wǎng)絡(luò )控制系統中的系統、數據、網(wǎng)絡(luò )3方面分析了可信性風(fēng)險與設計需求，提出了相應的艦船電站網(wǎng)絡(luò )控制系統可信性分析技術(shù)、數據可信性設計技術(shù)和網(wǎng)絡(luò )可信性設計技術(shù)，保障艦船電站網(wǎng)絡(luò )控制系統的可信性，為艦船電站網(wǎng)絡(luò )控制系統研制過(guò)程中開(kāi)展可信性分析設計提供了技術(shù)支撐。

摘要:壁面吸附是爬壁機器人的基本功能之一，其吸附程度直接影響爬壁機器人的穩定性和移動(dòng)速度。為此，設計了基于DSP技術(shù)的爬壁機器人吸附控制系統。選擇爬壁機器人傳感器裝置，加設DSP數字信號處理器，設計爬壁機器人吸附控制器。在硬件結構的支持下，根據爬壁機器人的組成結構和工作原理，構建相應的數學(xué)模型。在該模型下，利用DSP技術(shù)計算爬壁機器人吸附力。通過(guò)爬壁機器人在壁面環(huán)境下的受力分析結果，確定爬壁機器人安全吸附條件。以吸附控制器作為執行機構，實(shí)現爬壁機器人的吸附控制。選擇負壓爬壁機器人作為測試樣機，通過(guò)系統測試表明，在瓷磚、木板、玻璃三種壁面環(huán)境下，與兩個(gè)對比系統相比，應用此次設計系統得出爬壁機器人吸附力的控制誤差降低了2.04N，傾覆風(fēng)險系數降低了0.29，具有較好的吸附控制效果。

摘要:地面氣象觀(guān)測站是一種重要的氣象探測設施，由主采集器、分采集器、各種傳感器以及供電系統等構成，能夠自動(dòng)觀(guān)測氣溫、濕度、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向、雨量等地面氣象觀(guān)測要素。為提升地面氣象觀(guān)測站運行狀態(tài)監測及時(shí)性和豐富程度，實(shí)現遠程電源控制，研究并設計一套地面氣象觀(guān)測站運行監測與控制系統。系統由站端控制器以及上位機軟件組成，以樹(shù)莓派為核心完成站端控制器硬件設計開(kāi)發(fā)，基于python語(yǔ)言完成上位機軟件以及控制器程序設計開(kāi)發(fā)。對系統可靠性、功耗進(jìn)行測試。測試結果表明：系統對自動(dòng)站運行狀態(tài)的成功獲取率在99.5%以上，并對運行狀態(tài)異常具有較好的識別能力。控制器平均值為3.9W，接入常見(jiàn)的8要素地面氣象觀(guān)測站功耗占比為5.6%，電池供電情況下對蓄電池續航時(shí)間影響不大，但在低功耗氣象站中使用時(shí)應考慮更換更大容量的電池。該系統可進(jìn)一步提升地面氣象觀(guān)測站運行質(zhì)量，降低維修保障人員工作強度。

摘要:為提高智能機器人環(huán)境感知能力和避障能力,降低智能機器人運行中碰撞障礙物的概率,設計了一種基于CPLD控制模塊的智能機器人控制系統。以CPLD控制器為核心,調整A/D模擬采集接口模塊信號的連接形式,并設置與PWM寄存器相關(guān)的連接參數；給出了主機智能程序的決策流程,并適時(shí)調整PWM寄存器的整流參數,提升控制指令執行向量的匹配精度,以實(shí)現對智能機器人運動(dòng)軌跡的精確控制。與傳統機器人控制系統相比,基于CPLD控制模塊的智能機器人能夠更準確地感知外界環(huán)境的變化,精確規避障礙物。

摘要:彈丸的膛內運動(dòng)參數可以反映火炮工作狀態(tài)特性，針對常規火炮彈丸內彈道運動(dòng)測速需求，設計了基于MEMS加速度傳感器和姿態(tài)傳感器的膛內慣性測速系統。采用Kalman濾波和四元數姿態(tài)解算算法對傳感器數據進(jìn)行FPGA片上處理，實(shí)現了從彈丸擠進(jìn)到出膛運動(dòng)過(guò)程的時(shí)間記錄，成功獲取彈丸內彈道運動(dòng)過(guò)程中加速度、速度和位移變化。實(shí)驗結果表明，相對激光區截測速方法，本系統出膛速率測量誤差小于2.93%；相對火炮身管原參數，出膛位移測量誤差小于1.85%，為內彈道過(guò)程彈丸運動(dòng)參數測量獲取提供了技術(shù)支持，對火炮系統設計評估具有重要意義。

摘要:摘 要：為滿(mǎn)足通信對抗裝備對抗效能評估或通信對抗訓練演習效果評估需求，提出了一種基于分層的通信電臺數據采集統設計方案，通過(guò)采集通信電臺物理層、鏈路層、網(wǎng)絡(luò )層的工作參數和狀態(tài)參數，能夠實(shí)現電臺數據采集存儲，并依據不同層次的采集數據實(shí)現不同層級的評估功能，該系統以車(chē)載多通道通信電臺為采集對象，采用了實(shí)裝電臺與采集存儲系統一體化集成設計思路，詳細給出了采集系統軟硬件設計方案，試驗結果表明：該系統能夠采集不同類(lèi)型自組網(wǎng)電臺數據，并為通信對抗裝備效能評估提供不同類(lèi)型和不同層次的數據，采用一體化設計思路提高了通信電臺數據采集的便捷性和采集效率。

摘要:針對現階段軍用指控系統對網(wǎng)絡(luò )交換性能和安全方面的要求，研發(fā)了一款基于CTC7132交換芯片和VPX 體系架構的可擴展交換板。詳細闡述了全國產(chǎn)交換板的架構，各功能模塊的設計與實(shí)現，并對整板進(jìn)行熱設計和仿真，最后對交換板的功能、性能、環(huán)境適應性進(jìn)行了測試驗證。測試結果表明：交換板能適應-40℃~+60℃高低溫苛刻環(huán)境，具備強大的網(wǎng)絡(luò )交換能力，所有端口支持全雙工線(xiàn)速交換，最高速率可達984Mbps，丟包率低，具有很好的通用性和擴展性。該板卡的成功研制為自主可控交換平臺的國產(chǎn)化器件應用驗證奠定了堅實(shí)的基礎。

摘要:計算流體動(dòng)力學(xué)（CFD,computational fluid dynamics）驗證與確認數據庫平臺用于存儲和管理精細風(fēng)洞試驗、飛行試驗、數值計算產(chǎn)生的標準算例數據。針對結構復雜、維度較高且參數不固定的CFD驗證與確認標準算例數據，設計一種靈活的數據結構，動(dòng)態(tài)存儲不同標準算例的來(lái)流狀態(tài)數據與結果數據，減少數據冗余，提高數據可擴展性。基于該數據結構完成標準算例數據質(zhì)檢與元數據管理設計，確保數據庫平臺能夠精準、高效的為CFD軟件可信度評價(jià)或相關(guān)研究提供數據服務(wù)。應用證明，驗證與確認數據庫平臺實(shí)現了標準算例數據的有效管理和高效應用，為國家數值風(fēng)洞工程和國內相關(guān)CFD軟件的驗證和確認提供了有力支撐。

摘要:艦船信息系統裝備形態(tài)多樣、技術(shù)狀態(tài)復雜，性能數據和質(zhì)量數據龐大，需要采用信息化、智能化手段，實(shí)現對海量數據的采集、提取、整合與調用，供狀態(tài)監測和性能評估使用。通過(guò)研究信息系統裝備相關(guān)設計、測試、試驗、使用維護數據的獲取方式和手段，開(kāi)展信息采集、圖像處理以及應用架構設計等關(guān)鍵技術(shù)研究工作，解決質(zhì)量數據的采集接口不統一，質(zhì)量數據存儲分散，數據分析和利用不夠的諸多問(wèn)題，提高工作效率、降低使用維護成本。在信息采集的基礎上，通過(guò)研究面向艦船信息系統裝備研制、試驗、運行、維護等多環(huán)節統一的數據環(huán)境，開(kāi)展質(zhì)量數據建模分析、成功數據包絡(luò )、性能評估及輔助決策等關(guān)鍵技術(shù)研究工作，構建艦船質(zhì)量數據的高速處理和分析體系，解決輔助決策過(guò)程信息多、依據多、流程復雜的問(wèn)題，可輔助快速生成技術(shù)決策建議，縮短決策時(shí)間。

摘要:為了解決CPU環(huán)境下小波變換在運行時(shí)對高分辨率圖片處理速度較慢的問(wèn)題，利用GPU有大量可編程核心的特點(diǎn)，針對二維離散哈爾小波變換進(jìn)行了在SIMT(單指令多線(xiàn)程)體系結構GPU環(huán)境下的并行推導，同時(shí)調整GPU的邏輯布局，將數據分割，更改了數據同步方式，并且采用了虛擬尋址，將速度進(jìn)一步提升到了0.92ms，比CPU環(huán)境下效率提升51.1%，比SIMD架構效率提升16.3%，效果顯著(zhù)，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。

摘要:由于高速多徑環(huán)境下頻率色散現象嚴重破壞正交頻分復用（OFDM）系統子載波正交性，為解決高速多徑環(huán)境下的頻率色散問(wèn)題，正交時(shí)頻空調制技術(shù)技術(shù)（OTFS）應運而生；而多輸入多輸出技術(shù)（MIMO）具有可以有效提升信道容量和系統可靠性的特點(diǎn)，文章采用了MIMO技術(shù)與OTFS技術(shù)結合的方法，推導了MIMO-OTFS系統中最大比合并信號檢測算法（MRC）理論并加以仿真；針對MIMO-OTFS系統中MRC信號檢測算法復雜度過(guò)高的情況，提出了一種低復雜度信號檢測算法；該算法的基本思想是利用最大比合并方法對時(shí)延—多普勒網(wǎng)格中傳輸符號的接收多徑分量進(jìn)行提取和相干合并，以提高合并信號的信噪比，同時(shí)利用Cholesky矩陣分解理論，對信道增益矩陣進(jìn)行求逆運算的優(yōu)化，降低了算法復雜度，為MIMO-OTFS系統的實(shí)際應用做出貢獻；

摘要:壓電陶瓷驅動(dòng)器的最大遲滯非線(xiàn)性誤差可以超過(guò)輸出行程的15%，而快刀伺服系統(FTS，Fast Tool Servo)要求重復定位精度優(yōu)于10nm，相對線(xiàn)性度誤差優(yōu)于0.5%，壓電陶瓷驅動(dòng)器的誤差無(wú)法滿(mǎn)足該精度要求。首先對壓電陶瓷遲滯非線(xiàn)性誤差進(jìn)行實(shí)驗分析，將遲滯非線(xiàn)性誤差分為頻率無(wú)關(guān)遲滯現象和頻率相關(guān)遲滯現象。接著(zhù)對Bouc-Wen（BW）和Prandtl-Ishlinskii（PI）的頻率無(wú)關(guān)遲滯模型進(jìn)行修正和對比，確定了采用PI模型描述本文的頻率無(wú)關(guān)遲滯現象，PI模型對頻率無(wú)關(guān)遲滯曲線(xiàn)的辨識精度為0.392%。然后設計基于Hammerstein模型的頻率相關(guān)遲滯模型，Hammerstein模型對頻率相關(guān)遲滯曲線(xiàn)的辨識誤差相比PI模型時(shí)，其均方根值降低了88.068%。提出了壓電陶瓷驅動(dòng)器遲滯非線(xiàn)性誤差的建模方法，并分析了其有效性和準確性，給FTS伺服控制提供了一種實(shí)用的前饋控制器。

摘要:針對在有標簽信號樣本數量較少，待識別信號因復雜信道導致數據分布發(fā)生變化的實(shí)際場(chǎng)景中，傳統通信輻射源個(gè)體識別技術(shù)識別率較低的問(wèn)題，提出基于對抗的一致性正則半監督輻射源個(gè)體識別方法。該方法在一致性正則半監督模型上首次引入基于對抗的域適應思想，建立網(wǎng)絡(luò )模型提取“域不變”特征，即不同信噪比條件下的信號數據的特征對齊，從而實(shí)現在原始信號上訓練的模型，對其他信噪比下信號的高準確率識別。在ORACLE射頻指紋數據集上通過(guò)設置不同條件的數據集展開(kāi)實(shí)驗，實(shí)驗結果表明，基于對抗的一致性正則半監督模型比全監督方法以及經(jīng)典的一致性正則半監督模型具有更高的識別準確率。

摘要:為解決機關(guān)辦公人員對公文格式不熟悉且在公文寫(xiě)作時(shí)存在各類(lèi)格式和內容錯誤的問(wèn)題,提出機關(guān)公文自動(dòng)糾錯系統,用于輔助公文寫(xiě)作和校對工作；對機關(guān)公文糾錯需求和常用的糾錯方法進(jìn)行了研究,并進(jìn)行了機關(guān)公文分類(lèi)標準及公文寫(xiě)作時(shí)經(jīng)常出現格式與內容錯誤的分析；設計系統由公文模板生成、公文格式校對和公文內容糾錯三個(gè)功能組成；首先,制作了Word標準格式模板用于實(shí)現生成不同類(lèi)型公文模板；其次,設計公文要素識別與檢查算法,并基于VBA技術(shù)實(shí)現公文格式校對；再次,準備了錯別字詞查錯模型語(yǔ)料庫,根據公文規范用語(yǔ)及固定搭配建立了糾錯輔助字庫,基于Seq2Seq深度學(xué)習模型訓練字詞、語(yǔ)法和標點(diǎn)符號查錯模型完成公文內容糾錯；最終,通過(guò)研究,所設計的系統極大地提升了機關(guān)辦公人員公文寫(xiě)作效率并減輕校對工作負擔。

摘要:計量是現代工業(yè)發(fā)展的基礎，計量檢定信息系統，是實(shí)現工業(yè)計量規范化、體系化、數字化目標的重要工具；面對大量異構的信息系統和數字設備的軟件接口，復雜的計量業(yè)務(wù)流程，頻繁變更的需求，高質(zhì)量敏捷搭建計量檢定系統的難度日益增加；為解決計量檢定系統內外軟件接口的高質(zhì)量集成和軟件接口的全生命周期管理，進(jìn)行計量檢定業(yè)務(wù)流程驅動(dòng)的敏捷開(kāi)發(fā)，采用集成ESB和BPM平臺化的軟件架構方法，不僅實(shí)現了大量異構接口的快速接入和全生命周期管理，也實(shí)現了基于計量業(yè)務(wù)流程的快速低代碼開(kāi)發(fā)；經(jīng)實(shí)際應用提升了軟件質(zhì)量和可靠性，提升了軟件項目開(kāi)發(fā)速度和效率，滿(mǎn)足了大中型企業(yè)計量管理的應用需求。

摘要:針對在天基多域信息系統中，各類(lèi)電子設備不斷增加和推陳出新，進(jìn)而使得天基多域信息系統中數據量更大、數據類(lèi)型更多、數據復雜性更高的特點(diǎn)，對數據分發(fā)服務(wù)（DDS）技術(shù)進(jìn)行研究，提出了一種應用在天基多域信息系統網(wǎng)關(guān)上的基于國產(chǎn)操作系統的數據分發(fā)服務(wù)實(shí)現技術(shù)；基于PowerPC P1022平臺，完成國產(chǎn)化自主可控嵌入式操作系統風(fēng)云翼輝（AIC-OS）嵌入式操作系統的移植適配，同時(shí)聯(lián)合VxWorks、Windows平臺，搭建起一套基于DDS技術(shù)的天基多域信息分發(fā)系統；之后針對天地網(wǎng)絡(luò )一體化通信的背景需求，分別對本系統的聯(lián)通性、可靠性、在線(xiàn)感知能力、通信時(shí)延等多方面能力進(jìn)行實(shí)驗測試；實(shí)驗結果表明，可以有效實(shí)現天基多域信息系統的互聯(lián)互通，實(shí)現數據在不同用戶(hù)間的發(fā)布和訂閱。

摘要:納型無(wú)人機具有體積小、功耗低的優(yōu)勢，在物聯(lián)網(wǎng)、智能感知等領(lǐng)域中有重要的應用前景。對于納型無(wú)人機的機載目標檢測和目標跟蹤等任務(wù)，視覺(jué)場(chǎng)景數據集對于機載算法的訓練具有重要作用。由于受到體積和功耗等因素的限制，使用無(wú)人機機載的視覺(jué)系統進(jìn)行場(chǎng)景數據的采集存在傳輸幀率慢、傳輸中需要進(jìn)行數據壓縮等問(wèn)題，進(jìn)而導致構建的數據集與機載算法處理的實(shí)際圖像不匹配。因此，為了構建一個(gè)高質(zhì)量的數據集，該圖像采集系統以匹配納型無(wú)人機視覺(jué)場(chǎng)景數據為目的進(jìn)行設計，系統通過(guò)低功耗圖像傳感器HM01B0制作的模組獲取圖像數據，通過(guò)ZYNQ的PL單元完成圖像數據的處理和圖像傳感器的控制，PS單元完成圖像數據存儲和各任務(wù)間的調度。實(shí)驗結果表明，該圖像采集系統最高可以達到320*320分辨率下45幀/s的采集速率，與納型無(wú)人機機載視覺(jué)系統圖像獲取速率相匹配，同時(shí)采集的圖像質(zhì)量清晰，能夠滿(mǎn)足納型無(wú)人機視覺(jué)場(chǎng)景數據集構建的需求。

摘要:異構傳感數據入侵風(fēng)險識別過(guò)程中未對采集的異構傳感數據進(jìn)行融合處理，導致數據入侵風(fēng)險識別完整性較差，為此，本文引入物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，提出一種新的異構傳感數據入侵風(fēng)險識別方法。根據物聯(lián)網(wǎng)的組成層次，構建物聯(lián)網(wǎng)結構模型。依據不同網(wǎng)絡(luò )入侵攻擊類(lèi)型，設置風(fēng)險類(lèi)型識別標準。在物聯(lián)網(wǎng)結構模型下，采集異構傳感數據，得出初始數據的融合處理結果。從傳感數據結構以及數據時(shí)域變化兩個(gè)方面，提取異構傳感數據特征，計算入侵風(fēng)險值。最終輸出可視化的異構傳感數據入侵風(fēng)險等級以及類(lèi)型的識別結果。實(shí)驗結果表明，設計識別方法的風(fēng)險值識別誤差降低了0.015，風(fēng)險類(lèi)型識別正確率提高了1.6%，且風(fēng)險識別方法的響應時(shí)間更短，即優(yōu)化設計的入侵風(fēng)險識別方法在精度和時(shí)效性?xún)蓚€(gè)方面更加具有優(yōu)勢。

摘要:針對分散無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )的媒質(zhì)訪(fǎng)問(wèn)控制，提出了一種新的MAC算法；算法根據幾何分布采用隨機長(cháng)度的突發(fā)來(lái)重復消除信道訪(fǎng)問(wèn)節點(diǎn)，其中每個(gè)發(fā)送節點(diǎn)能夠在每個(gè)時(shí)隙中執行載波偵聽(tīng)操作或執行一個(gè)短突發(fā)或干擾發(fā)送；計算了在單次消除和重復消除中n個(gè)節點(diǎn)中有m個(gè)節點(diǎn)在消除階段存活下來(lái)的概率以及重復消除中一個(gè)節點(diǎn)成為唯一獲勝者的概率；并基于基本優(yōu)先級向量提出了一種實(shí)現差異化服務(wù)的相對優(yōu)先級機制，從而提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的信道總利用率；仿真實(shí)驗結果表明，提出的協(xié)議算法相比于目前廣泛采用的幾種MAC協(xié)議在信道接入成功率、信道利用率和信道分配公平性方面都有明顯的優(yōu)勢。

摘要:局部修復碼(Locally Repairable Codes, LRCs)作為糾刪碼的一種,被廣泛應用于分布式存儲系統中。針對目前局部修復碼在滿(mǎn)足最小距離最優(yōu)界時(shí)碼率不高且局部性的參數限制大的問(wèn)題,本文提出一種基于方形網(wǎng)絡(luò )的最優(yōu)局部修復碼構造方法,利用方形網(wǎng)絡(luò )構造局部修復碼的校驗矩陣,從校驗矩陣入手構造局部修復碼,達到了最優(yōu)碼率界,但是其局部性不高。進(jìn)一步將方形網(wǎng)絡(luò )水平方向和垂直方向上的關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行擴展,所構造的局部修復碼在局部性上的性能有所提升。和現有局部修復碼進(jìn)行對比分析,構造的局部修復碼不僅滿(mǎn)足最小距離最優(yōu)界,同時(shí)達到了局部修復碼的碼率最優(yōu)界,可適用于任意局部性的情況,對二元最優(yōu)局部修復碼的構造具有借鑒意義。

摘要:跳頻系統是抗干擾通信中一種常用的手段,定時(shí)同步方案設計需要考慮到系統特點(diǎn),并且在干擾條件下具有良好性能。在對干擾條件下系統定時(shí)性能分析的基礎上,針對傳統CME檢測算法計算復雜的問(wèn)題,提出一種基于能量排序檢測的平方定時(shí)同步算法。該算法首先對解跳后的信號進(jìn)行能量檢測,利用檢測結果通過(guò)排序去除干擾后進(jìn)行定時(shí)誤差檢測,最后通過(guò)內插恢復用于解調,無(wú)需多次迭代確定檢測門(mén)限。仿真結果表明,改進(jìn)算法與使用傳統CME算法定時(shí)估計性能相當且能滿(mǎn)足系統解調性能要求,使得計算量下降1/2；在不同干信比和不同干擾帶寬下,歸一化定時(shí)方差小于1 × 10-3,解調性能損失小于0.5dB。

摘要:線(xiàn)陣相機在成像背景亮度不均勻的情況下，捕捉到的動(dòng)態(tài)目標對比度低、難以識別；首先分析對比了幾種灰度閾值分割算法處理原始圖像的有效性，在對原始圖像灰度直方圖的特征進(jìn)行充分分析之后，提出了基于直方圖差分法的閾值分割算法，對原始圖像進(jìn)行二值化處理；然后分析對比了幾種濾波算法的圖像去噪效果，并選擇采用形態(tài)學(xué)平滑處理算法去除圖像噪聲，再進(jìn)行飛行物圖像輪廓提取；最后由質(zhì)心定位算法確定飛行物圖像中心坐標，實(shí)現了對視野暗區內高速小目標的快速提取；進(jìn)行多組實(shí)驗對算法的有效性進(jìn)行驗證，結果表明飛行物圖像得到了有效增強，定位結果符合實(shí)際情況，算法運行效率高，證明了該算法在基于線(xiàn)陣相機的高速小目標提取中具有應用價(jià)值。

摘要:針對直接數字頻率合成器（DDS）芯片因存儲空間開(kāi)銷(xiāo)大導致功耗增加,可靠性降低的問(wèn)題 ,設計了一種將改進(jìn)sunderland算法與QE-ROM技術(shù)相結合的一種用于直接數字頻率合成器（DDS）的緊湊型16位精度正弦查找表(ROM)；對所設計的正弦查表算法進(jìn)行了系統級仿真與硬件描述語(yǔ)言（Verilog HDL)實(shí)現，并最終在FPGA上進(jìn)行了整體算法功能與性能的驗證；基于A(yíng)D5360芯片制作了一款多通道16位輸出數模轉換器(DAC),并搭載降壓穩壓芯片LM317和LM337實(shí)現了一款可以將220V工頻轉換為DAC所需的±9V和3.75V的供電電源。測試結果顯示，設計的正弦查找表算法在達到16位精度的同時(shí)，只占據8576bit的存儲空間。所使用的正弦數據優(yōu)化算法相比較傳統的DDS正弦波形發(fā)生器資源節省99.2%，實(shí)現了122：1的壓縮比，有效降低了DDS的芯片面積和功耗；

摘要:為了實(shí)現可重構設備上的模塊/組件的在線(xiàn)放置,提出了一種基于空間管理器和適配器的在線(xiàn)放置策略。對于空間管理器,提出管理可重構設備上的已占用空間,而不是空閑空間,這樣將更快地通過(guò)使用已占用的空間來(lái)查找到可以放置新組件的空閑位置集,具體實(shí)現是計算出相對于設備和每個(gè)已放置組件的IPR,從而得到IPR集。然后通過(guò)從總的設備區域中減去IPR集來(lái)得到可以放置新組件的空閑位置集；對于適配器,首先計算能得到最佳放置路由成本的點(diǎn)即放置新模塊的最佳點(diǎn),然后檢查該點(diǎn)是否屬于PPR集,如果是,則得到問(wèn)題的解,否則,就尋找接近最佳點(diǎn)最近可能的位置,并選擇它作為最佳放置位置；實(shí)驗結果表明,提出的空間管理器和適配器相比于目前常用的幾種放置方法不僅有更低的復雜度,而且有更低的裝配時(shí)間。

摘要:為解決大動(dòng)態(tài)低信噪比環(huán)境下，由于寬帶擴頻信號速率過(guò)快，使得載波多普勒和偽碼多普勒較大導致無(wú)法成功捕獲信號的問(wèn)題，提出一種基于并行架構的捕獲方法；該方法利用并行載波NCO產(chǎn)生本地載波，與接收信號進(jìn)行下變頻混頻以對載波和偽碼多普勒進(jìn)行補償，利用并行偽碼NCO產(chǎn)生本地碼進(jìn)行內碼滑動(dòng)相關(guān)和外碼匹配濾波，經(jīng)過(guò)二次捕獲進(jìn)一步估計載波多普勒和偽碼相位；仿真結果表明，在62 dBHz的載噪比下，符號速率為1 Mbps，載波多普勒搜索范圍為± 800kHz，載波多普勒變化率為±100 kHz/s時(shí)，這種方法可以實(shí)現寬帶擴頻信號捕獲，并且在符號信噪比為2 dB時(shí)，捕獲概率為99%，捕獲時(shí)間為0.9009 s；使用該捕獲方法，可以降低寬帶擴頻信號捕獲復雜度、提高捕獲效率，為大動(dòng)態(tài)低信噪比環(huán)境下寬帶擴頻信號的捕獲提供了一種有效的捕獲方法。

摘要:在低仰角跟蹤過(guò)程中,空域飛行目標發(fā)射的電磁波可通過(guò)不同路徑傳播到達相控陣系統接收端。由于各分量場(chǎng)的到達時(shí)間不同,它們按各自相位相互疊加而造成干擾,導致相控陣天線(xiàn)無(wú)法通過(guò)傳統單脈沖測角技術(shù)準確獲得目標的角度信息；為了消除多徑效應對于系統低角跟蹤性能的影響,提出了一種改進(jìn)單脈沖測角技術(shù)方法：該方法利用相鄰脈沖差波束相位跳變構造對稱(chēng)波束,并采用頻率分集技術(shù),通過(guò)對不同工作頻率下得到的和差波束進(jìn)行一系列運算,能夠準確得到目標與鏡像目標的角度信息；在典型二徑環(huán)境下,測角誤差由之前的一度左右降低到零點(diǎn)一度以下；改進(jìn)單脈沖測角技術(shù)的應用使得系統的跟蹤性能明顯提高,并且計算復雜度較低,較容易實(shí)現,因此具有良好的工程實(shí)用價(jià)值。