基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题, 提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后, 在此基础上设计表格型强化学习算法, 实现机器人的稳定平衡控制。最后,针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题, 采用模糊理论泛化动作空间, 改善控制精度, 并使控制输出连续。仿真实验表明, 相较于传统强化学习方法, 所提方法能够显著提高控制精度, 且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响, 保证系统具有一定的抗干扰能力。     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

不同缺陷类型的双层石墨烯旋转摩擦特性研究

针对缺陷石墨烯层间旋转摩擦的相关理论研究的不足,本文采用分子动力学模拟方法,构建双层石墨烯旋转摩擦的原子模型,研究缺陷类型和浓度、尺寸效应及石墨烯堆叠方式等因素对其层间旋转摩擦特性的影响,最后探讨应变工程的减摩效应。结果表明：缺陷类型和堆叠方式对其旋转摩擦特性的影响较为显著,缺陷类型的影响程度最高。当对底层石墨烯引入拉伸应变后,其旋转摩擦阻力发生衰减,并且单空位缺陷与无缺陷模型的力矩递减趋势最为相似。最后对比研究底层石墨烯的压缩应变,发现其在一定范围内使得层间摩擦增大,上述研究进一步完善了缺陷石墨烯层间旋转摩擦特性理论。     

高斯向量和柯西向量二次型分布的不等式

对Bakirov的关于高斯向量二次型分布的结果做了进一步的推广,并对服从柯西分布的随机向量的二次型分布进行了讨论,得到了关于高斯向量和柯西向量二次型分布的一个新的不等式.     

基于SAR成像的复杂环境中目标识别

综合小面元剖分的数值方法和小面元内部的微扰近似,提出了数值双尺度粗糙面模型,用于模拟SAR分布目标散射.建立SAR分布目标回波信号模型,用于仿真SAR原始数据的产生,用距离多普勒(RD)算法进行成像.模拟计算了一个复杂地形中人工建筑识别的实例,最后采用灰度分割的识别算法进行识别仿真.     

分支结构电路的可测性设计优化

在硬件设计的初期可以对硬件测试中条件分支结构引起的测试向量冗余问题加以解决.以ALU为例,提出了两种分支结构电路的可测性优化设计,通过调整分支电路的选择条件来控制测试向量的施加,在保证错误覆盖率的同时可以明显减少不必要的测试向量.     

(2+1)维色散长波方程的双周期解

借助计算机代数操作系统,引入Jacob ian椭圆函数负幂次展开的方法,求解(2+1)维色散长波方程,得到一系列新的双周期解。     

二维金属切削的热力耦合模型及数值模拟

切削加工是一种重要的金属制造工艺,其中切屑成形是一种典型的大变形问题,它涉及到材料非线性、几何非线性以及边界非线性问题,还涉及到热力耦合问题.针对典型的正交切削工艺,采用大型商业有限元软件MSC.Marc,基于热弹塑性有限元方法并在一定假设的条件下建立了考虑金属正交切削热力耦合有限元模型.分析了切屑分离准则、自适应网格等切屑加工模拟的关键因素.对建立的模型进行了有限元分析,得到了切屑成形、温度分布、切削力变化等结果.     

一种改进的嵌入式特征选择算法及应用

针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法.为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度.