无人侦察机系统研发阶段的效能评估PBS-ADC模型

为克服研发阶段无人侦察机系统的效能评估缺少装备整体试验和运行数据带来的构造ADC模型指标可用度、可信度困难问题,以经典ADC模型为基础,结合产品分解结构(product breakdown structure, PBS),提出PBS-ADC模型。既适用于装备使用期间,也适用于装备研发期间的效能评估。将无人侦察机系统分解到子系统层级,利用Q-过程理论计算出ADC模型中的指标可用度A、可信度D,同时应用搜索理论和全概率公式计算出系统能力C,结合A、D、C变量算法给出了无人侦察机系统效能动态关系式,实现了无人侦察机系统研发阶段效能评估,为无人侦察机系统的参数设计等问题提供了依据。     

反应结晶条件对过碳酸钠颗粒形态的影响

以十水碳酸钠和双氧水为原料,通过单滴加方式制备过碳酸钠球形颗粒,考察了碳酸钠反应液中碳酸钠的质量分数、六偏磷酸钠的质量分数、氯化钠的质量分数、滴加速率和搅拌速率对产品形貌的影响.结果表明:当碳酸钠反应液中碳酸钠质量分数为33%,、六偏磷酸钠质量分数为0.18%,、氯化钠的质量分数为16%,、滴加速率为6,m L/min、搅拌速率为450,r/min时,可得到粒度大小均匀、颗粒圆整且致密性好的球形过碳酸钠颗粒.     

一种轨对轨两级CMOS运算放大器的设计

目的 设计一个具有轨对轨输入和输出摆幅的两级CMOS运算放大器.方法 输入级采用两对单一类型的n沟道差分对管作为输入管,用两个相同的n沟道源跟随器来完成输入电平的直流电平转移,实现了轨对轨的输入摆幅;输出级采用前馈甲乙类控制的轨对轨输出级,保证了轨对轨的输出摆幅和较强的驱动能力.结果 用标准的0.6μm CMOS BSIM3v3模型库对该放大器进行了仿真,开环电压增益、单位增益带宽和相位裕度分别达到了113.57dB,11.9MHz和53°,输入级跨导的变化在±5%内.结论 所设计运算放大器其输入和输出摆幅为轨对轨,满足设计所提要求.     

极小子样下无人侦察机系统效能评估多层Bayes-ADC模型

针对研发阶段无人侦察机系统效能评估受到研发试验成本、样机数量等相关条件制约,其所能获取的样本量极少问题,提出多层Bayes-ADC模型.该方法运用多层Bayes技术,充分利用历史统计数据和经验信息,确定无人侦察机失效率、修复率多层Bayes估计,进而构造无人侦察机可用度、可信度.同时基于极大熵准则确定能力指标权重,进而构造无人侦察机能力向量.基于以上建立了极小子样背景的系统效能评估多层Bayes-ADC模型,解决了极小子样下的无人侦察机系统效能评估问题.案例分析验证了模型的有效性.     

高轨卫星通信星座PS-GERT效能评估模型

卫星通信星座的效能评估不仅可以表征星座的通信能力,还可为优化星座结构提供依据。在深入分析星座结构关系的基础上,剖析基于通信链路的高轨(geostationary earth orbit, GEO)卫星通信网络和联系统(plus system, PS),借助图示评审技术(graphical evaluation and review technique, GERT)提出基于特征函数与传递概率的等价传递函数算法。首先,在分析通信链路重要度内涵的基础上,得出通信链路效能及其重要度的算法公式,构建GEO卫星星座PS-GERT效能评估模型。然后,利用傅里叶逆变换推导星座效能的概率密度函数。最后,以某GEO卫星通信星座为例进行分析,验证了所构建模型的优越性,不仅能够全面客观地评估星座效能,同时也为星座结构的优化奠定了理论基础。     

高轨卫星通信星座PS-GERT效能评估模型

卫星通信星座的效能评估不仅可以表征星座的通信能力,还可为优化星座结构提供依据。在深入分析星座结构关系的基础上,剖析基于通信链路的高轨(geostationary earth orbit, GEO)卫星通信网络和联系统(plus system, PS),借助图示评审技术(graphical evaluation and review technique, GERT)提出基于特征函数与传递概率的等价传递函数算法。首先,在分析通信链路重要度内涵的基础上,得出通信链路效能及其重要度的算法公式,构建GEO卫星星座PS-GERT效能评估模型。然后,利用傅里叶逆变换推导星座效能的概率密度函数。最后,以某GEO卫星通信星座为例进行分析,验证了所构建模型的优越性,不仅能够全面客观地评估星座效能,同时也为星座结构的优化奠定了理论基础。     

基于改进的单次多盒检测器室内人数检测

室内人数检测是解决公共资源合理分配和利用问题的关键。针对室内人群分布复杂且存在相互遮挡,而传统图像处理算法的准确率较低的问题,使用单次多盒检测器(single shot multibox detector, SSD)结合MobileNetV2与SENet的深度学习目标检测方法,对室内环境下的人进行识别。在微软开源数据集(common object in context, COCO)的基础上,采集室内真实图像制作数据集,进行不同IOU阈值、不同拍摄角度条件下的实验,并部署到计算环境为搭载神经元计算棒(neural compute stick,NCS2)的树莓派。实验表明,改进SSD目标检测模型在IOU阈值为0.4下,平均准确率和召回率较高,分别为97.91%和90.72%,在此计算环境下检测速度可达8帧/s,模型具有良好准确率和实时性。