多变量离散灰色幂模型构建及其优化研究

针对多变量小样本的非线性系统建模问题,提出了多变量离散灰色幂模型,并探讨其参数求解方法;鉴于驱动因素作用机制对模型精度的重要影响,通过引入驱动控制函数,多阶段识别起主导作用的驱动因素,构造多变量离散灰色幂模型的优化模型,并研究驱动控制函数参数识别方法,给出了模型建模预测步骤;最后,利用构建模型解决我国粮食产量预测问题,表明新模型能够更好地描述系统特征行为序列与驱动因素序列间的非线性关系,从而有效提升建模精度。     

基于复近似信息传递的多通道SAR成像方法

偏置相位中心天线(displaced phase center antenna, DPCA)技术作为一种实现高分辨率、宽测绘带宽的有效技术手段,被广泛应用于高性能合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统研制中。为了实现最佳的成像效果,DPCA雷达成像系统需要满足方位向均匀采样条件,否则会导致方位向等效相位中心的周期性非均匀分布,进而使用经典匹配滤波成像方法会产生严重的方位模糊。根据稀疏信号处理理论,本文提出了一种基于复近似信息传递(complex approximate message passing, CAMP)算法的多通道非均匀采样DPCA成像方法,可以有效地解决多通道SAR因非均匀采样所产生的方位模糊以及杂波干扰问题,实现对观测区域的高精度重建。仿真和实际数据实验验证了该方法的有效性。     

基于卷积神经网络的水下目标特征提取方法

针对水下目标特征提取问题,在卷积神经网的基础上,提出了一种新的网络结构。该框架通过引入特征图多维加权层,强化了特征图的空间信息,弥补了进入全连接层时空间特征的丢失。以层次结构构造一个集特征提取和分类器训练于一体的端到端网络,同时利用深度网络的反向传播完成分类器对特征提取的反馈以改进特征的效果。在仿真模拟实验上,该网络框架分类目标达到了78.61%的精度,与其他方法相比,有效提高了目标的识别精度。所提框架能有效分类识别水下目标,具有良好的识别精度,且具备模块化结构,无需复杂预处理,实现简单。     

OQAM/OFDM系统基于迭代的辅助导频信道估计

针对基于交错正交调制的正交频分复用(offset quadrature amplitude modulation/orthogonal frequency division multiplexing,OQAM/OFDM)系统中信道估计问题,本文提出了一种基于迭代的离散导频信道估计方法。通过分析系统存在的固有干扰,指出传统离散导频信道估计方法性能较低的原因。通过减少辅助导频消除干扰的个数降低辅助导频能量,使用迭代的方法估计信道的性能。仿真结果表明,所提的消除两个干扰数据符号的迭代辅助导频方法在辅助导频能量与普通数据符号相同的同时能够得到更好的信道估计性能。     

冷贮备离散时间状态聚合可修系统的可靠性

对一个离散时间可修系统的可靠性进行了研究,系统由两个部件和一个修理工组成,一个部件在线工作,另一个冷贮备,修理工具有多重休假策略,故障部件修复如新;假设部件正常工作时间、修理时间、修理工的休假时间服从不同参数的离散位相型分布。通过运用kronecker算子和聚合随机过程理论,分别推导出系统在瞬态和稳态情况下的一些可靠性指标:可用度、故障的条件概率以及可靠度。所得结果表明离散时间情形并不是连续时间情形的一个特殊情况。最后用一个数值算例对所得结论进行了验证。     

基于分段贝塞尔曲线的多导弹协同航迹规划

针对多导弹在保证自身生存能力的前提下对目标进行协同打击的问题,提出一种能够使多导弹回避威胁区、避免弹间碰撞、从指定的方向同时攻击目标的协同航迹规划方法。建立导弹的三次贝塞尔曲线航迹模型,考虑导弹的初始发射角、末端攻击角、过载等多种约束,以表示贝塞尔曲线控制点位置的量作为设计变量,以分段航迹最短为性能指标函数,通过优化得到最优分段航迹。根据战场的威胁区的位置和大小,设计了航迹节点选取规则,并与分段航迹优化方法相结合得到了满足威胁回避要求、过载及攻击角度约束的航迹。在各导弹速度相同的前提下,选定最长航迹对应时间为理想攻击时间,其余航迹按比例扩展以与最长航迹的长度相等,从而实现攻击时间的一致。对协同航迹时空安全性进行检测并提出了对不安全航迹的调整方法。仿真结果表明了本算法的有效性。     

共口径双波段波导缝隙阵列天线设计技术

通过对共口径双波段天线的研究,提出了一种新型共口径双波段波导缝隙阵列天线设计方法。该方法适用于设计由工作于不同波段的两个脊波导缝隙阵天线同层间隔排布组成的高性能天线,特别适用于小型双波段雷达天线设计。详细描述了如何减弱两个波段相互干扰对天线性能的影响。最终通过一个Ku/Ka共口径双波段波导缝隙阵列天线设计与测试,其测试结果与仿真结果吻合度高,验证了设计方法的正确性。     

GC-O-MS分析热处理前后西瓜汁挥发性风味成分

利用GC-O-MS分析热处理前后西瓜汁的挥发性有机物风味成分。结果表明,GC-O-MS鉴定出鲜榨西瓜汁44种气味化合物,热处理西瓜汁50种气味化合物。结合嗅闻、气味稀释因子和香气活性值确定鲜榨西瓜汁中的关键气味化合物是壬醛(清香、青草味)、反-2-壬烯醛(清香、黄瓜味)、反,顺-2,6-壬二烯醛(清香、黄瓜味)、反,顺-3,6-壬二烯醇(清香、黄瓜味)、反,顺-2,6-壬二烯醇(清香、黄瓜味)和香叶基丙酮(花香、甜味);热处理西瓜汁中关键气味化合物为反-2-庚烯醛(脂味、苦味)、1-癸醛(脂味、肥皂味)、6-甲基-5-庚烯-2-酮(蘑菇味、霉味)、苯乙酮(苦杏仁味)、二乙基二硫醚(大蒜味)和顺-6-壬烯醛(臭味、刺激味)。顺-6-壬烯醛特征气味原为清香、黄瓜味,而热处理西瓜汁中顺-6-壬烯醛的含量增大,超过感官评价员鼻子的耐受值,呈现臭味、刺激味。热处理产生了异味成分,气味化合物的变化导致了西瓜汁加热后的蒸煮味。     

乳制品减糖的必要性及研究进展

基于含糖食品对公众健康的影响,降糖成为食品工业的技术挑战之一。从乳制品和糖与健康的关系出发,重点分析了糖的消费现状和膳食推荐,以及不同国家和地区为控制居民糖的摄入而采取的营养标签标识、征税等措施;通过糖对乳制品的作用、乳制品中糖的应用现状、乳制品降糖面临的技术挑战等内容的解析,论述了乳制品减糖的必要性和发展趋势。乳制品减糖一般常用逐步降糖、糖替代、食品质构创新、多感官融合等技术方法。逐步降糖让消费者习惯低糖乳制品的口感是最理想的措施,但市场风险的存在使企业更倾向于选择在不降低甜度的前提下,使用非营养型高倍甜味剂、糖醇和膳食纤维等实现减糖。代糖物质对产品感官和品质的影响是乳品工业面临的技术挑战;食品质构创新可以在不增加产品中糖的添加量前提下,从质构调节、风味释放等多维度提升甜度感受;采用多感官融合技术从甜味质量、强度、持续性和空间性等4个维度综合模拟糖对产品的贡献、实现减糖是可行的趋势。     

基于PSO RBF神经网络的锂电池SOC估算

针对电动汽车锂电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的精准估算,提出一种优化的径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法;通过粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化RBF神经网络的参数及结构,确定RBF神经网络中的基函数的宽度以及中心;根据锂电池的充、放电机理,将SOC的影响因子电压(U)、电流(I)、内阻(R)、温度(T)作为输入向量,在Matlab中进行仿真实验;实验表明方法能够实现准确、快速、便捷的锂电池的SOC估算,其预测结果和实际测量结果的误差在4%以下,符合SOC预测误差5%的技术指标要求,对于电动汽车锂电池SOC的估算有着一定的实际应用意义。