航天器实时落点计算误差修正方法

在介绍航天器实时落点估算的作用和实现原理的基础上,分析了采用＂龙格-库塔＂算法进行航天器实时落点估算的误差,提出了采用测量方案实时选优、建立空气阻力修正模型和修正＂龙格-库塔＂算法本身引起的误差的落点估算误差修正方法,该方法对提高航天器实时落点估算的精度,确保成功地实施航天器安全控制和回收提供了更加准确的依据。     

自动测试系统通用性研究

针对现代电子装备自动测试系统,阐述自动测试系统通用性实现方法,提出激励资源、信号接口装置设计原则,同时探讨了神经网络与自适应算法实现故障诊断与定位中的可行性,并给出一种故障诊断自适应算法实现的方法。     

单只矢量水听器对多目标方位估计的仿真研究

文章结合了矢量水听器的自身特点,利用单只矢量水听器分别研究了声强法和ESPRIT算法对目标方位进行估计,在无需知道信号先验信息的条件下,可以实现对多个不相关信号的方位角估计。利用已知的条件进行模拟仿真,在不同的信噪比,样本长度的条件下来对比声强法与ESPRIT算法之间了优劣性。     

单矢量水听器四阶累积量MUSIC算法对信号DOA的估计

针对传统MUSIC算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器MUSIC算法.这里将单个矢量水听器理解为一个标量传感器阵列,按照阵列信号处理的原理对其输出的标量场和矢量场信息进行联合处理,该算法先构造四阶累积量矩阵,代替传统MUSIC算法中的阵列协方差矩阵,对四阶累积量矩阵采用MUSIC算法作方位估计.仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,MUSIC算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,该方法还是能获得高分辨率的估计.湖试结果也表明,文中算法有更好的目标方位估计性能.     

一种将频谱图转换为电子数据的实现方法

现有大量电磁兼容检测数据多以纸张作为载体,其关键频谱数据不能直接应用于电磁环境的预测与评估。为了解决检测报告中频谱曲线图转换为电子数据的需求,提出了一种转换方法,将传统"临摹"与计算机技术相结合,通过坐标转换技术,将屏幕坐标转换为实际坐标,再利用描点和插值算法,将频谱曲线图转换为多点频率-幅度的离散数据。依据这一原理,开发了相应的图形识别软件,经实际频谱图识别验证,幅度误差小于3 dB。     

舰载相控阵雷达光束指向控制策略研究

为改善在舰载相控阵雷达的光束控制中指向精度的参数指标,同时增强光束控制器性能与舰载相控阵雷达检测的准确性,本文通过相关影响因素分析,选取合理的器件参数,期望达到最佳效果。然后研究基于分数阶耦合复值神经网络的光束指向控制策略,通过对分数阶复值神经网络的投影同步的研究证明,系统的投影同步可以控制光束的指向。采用哈里斯鹰算法（HHO）对液晶相控阵进行光束指向精度优化,仿真实验结果表明,本文设计的全局与局部并行优化策略的哈里斯鹰算法,归一化精度误差由100数量级优化为10-4数量级,有效提高了舰载相控阵雷达的检测精度。     

基于数据驱动的船舶航线实时优化

为了给不同海况下的船舶安全航行提供保障,设计基于数据驱动的船舶航线实时优化方法。利用数据驱动方法采集船舶历史航线、海域风速、风向、波高等海况数据,选取K-means聚类算法聚类海况数据,构建海况知识库。依据海况知识库内的船舶航线信息与航线转向点信息,划分船舶航线为不同航段。依据船舶航线的航段划分结果,以航行总时间最短以及总油耗最低为目标函数,设置船舶航速约束与转向点位置约束作为约束条件,构建航线实时优化模型。选取蚁群算法求解所构建的优化模型,输出航线实时优化结果。结果表明,该方法可以实时优化航线,降低船舶的航行时间与主机油耗,适用于不同海况的船舶航行。     

基于时效性的舰船无线传感器网络修复方法

本文针对舰船无线传感器网络运行过程中因节点失效而产生多个覆盖空洞以及节点发生故障前所收集到的舰船航行数据丢失问题,提出一种基于时效性覆盖空洞修复(Timeliness Coverage Hole Repair, TCHR)算法。首先,基于备选移动节点的可持续最大移动时间,得到可选移动节点ID序列。然后,以可选移动节点总修复时间最小化为准则构造出目标函数。最后,构建时间代价矩阵,并基于匈牙利算法求得最优分配方案。所提算法能避免舰船航行数据丢失并选派合适的移动节点至相应的覆盖空洞处,从而完成舰船网络中多覆盖空洞及时修复的任务。仿真结果表明了所提算法的可行性与有效性。     

Web技术在船舶综合信息管理系统的应用

为了实现船舶信息的智能化、自动化处理,本文基于Web技术设计开发了一种船舶综合信息管理系统,对系统功能和系统构架、系统功能和开发作了详细阐述,并对系统性能进行测试实验。实验结果表明,该系统响应时间较快,系统精度较高,可以维持在70%以上。快速地响应和较高的精度保证系统能够处理大量数据,减少了船员的工作量,降低了运行成本。同时,也保证了船舶的安全航行。     

舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术

为了解决单一信息源带来的网络安全状态感知误差高的问题,研究舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知技术。构建舰船通信系统5G网络多维度安全状态感知框架,通过多源网络安全状态信息采集单元获取5G网络安全状态信息,融合处理单元利用层次量化评估方法对其作标准化等处理后,获得5G网络安全态势样本数据集,将其作为基于Att-GRU的5G网络安全状态感知模型的输入,利用鲸鱼优化算法实现模型参数的寻优,输出为5G网络安全态势预测结果,依据预测结果与实际结果的差值计算5G网络健康度,通过还原单元对预测结果作累减反归处理,获得5G网络安全态势值,并与设置阈值作对比,实现舰船通信系统5G网络的多维度安全状态感知。实验结果表明：该技术可实现5G网络安全状态感知,神经元个数为35、批处理规模为1.2时,5G网络安全状态感知模型性能最优;5G网络安全态势预测的平均适应度与最优适应度相贴近。