基于BP神经网络的飞机燃油量测量改进算法

油量测量计算方法是飞机燃油系统设计的关键技术。针对基于虚拟传感器插值方法存在机载体积特性数据库容量庞大的不足,提出基于BP神经网络的改进计算方法。重点讨论了自适应边界值确定与体积特性数据压缩的方法,并以某型飞机油箱为例进行仿真。仿真结果表明,在保证计算精度的前提下,可极大地减少机载计算机的数据量。

一种适用于机载数据融合的改进时间对准算法

对机载多传感器数据融合的时间对准算法进行了研究,对时间不同步导致的对准误差进行了理论分析。在此基础上,为提高内插外推的精度,对数据时间差异很大的时间对准问题提出了一种改进的分段线性插值算法。对红蓝对抗场景下的数据链与机载火控雷达的数据融合处理进行了仿真分析,仿真结果表明该算法对机载多源数据融合处理具有良好的适应性。

基于毫米波雷达获取料堆DEM的插值方法研究

针对现有的全自动堆取料机技术的发展过程中存在料堆高程模型获取困难、测量装置环境适应性差、成本高和模型精度低的问题,提出利用77 GHz毫米波雷达、差分北斗和角度编码器的集成技术获取大型料堆表面的离散点云数据。推导出多传感数据融合获取离散点云数据的公式,并提出采用量子化鸽群优化Kriging插值算法获取料堆的数字高程模型(DEM),采用交叉验证的方式对比分析了优选参数后改进的普通Kriging、普通Kriging、反距离加权、基于三角剖分的线性和自然邻域插值算法,改进后的Kriging插值算法均方根误差低于0.37 m,均方误差低于0.14 m,均方根误差相比普通Kriging插值算法降低了39.9%。在现场的测试过程中,该方法可不受天气和粉尘的影响得到料堆的DEM,能够满足堆取料机全自动项目对精度的需求。

凸包插值算法的改进与实现

研究了凸包插值算法在n维欧拉空间构造Delaunay三角网的应用,提出了其三角剖分不惟一的重大缺陷,采用了限制区域生长法解决了这一缺陷。

基于物联网的纺织车间环境智能测控系统

为了改善纺织厂车间环境,提高对环境的自动控制水平,提出了一种基于物联网(IoT)的纺织车间环境智能测控系统。给出了该系统的总体设计方案,设计了单跳多汇集节点的无线网络拓扑结构,以降低汇集节点的传输负载,提高网络的数据传输率。详细阐述了该系统感知节点、控制节点等节点硬件设计的具体实施方案和软件工作流程,并利用改进的牛顿插值算法作为拟合函数对检测的数据进行处理,提高了系统检测与控制准确度。应用结果表明,该系统结构简单、稳定可靠、成本低、易于维护和升级,取得了良好的应用效果。

WCDMA下行链路一种加权的信道估计方法

本文针对第三代移动通信标准WCDMA(FDD)下行链路的结构,提出了一种新的利用公共导频信道和专用数据信道中的导频符号进行加权的信道估计方法。仿真表明本方案有效地提高了信道参数估计的准确度,使Rake接收机的性能比传统的只利用公共导频信道进行信道估计的方案有了一定的改善,特别是在公共导频信道受到明显衰落时。

电力调度自动化系统中可视化技术的应用分析

电力调度自动化系统在运行中涉及的调度数据量越来越大,简单的数据表现方式早已无法满足系统的运行与调度需求,因此设计系统的可视化技术应用方法,探讨可视化技术的应用价值。通过P-V曲线法实现电压稳定分析结果的可视化应用,直观获取电压稳定性信息。设计改进的空间插值算法,完成系统中等值色彩图在正方形背景平面上的绘制,实现其快速动态可视化应用。通过点密度分析实现区域负荷密度的可视化应用,将各供电区域内的实际用电负荷通过负荷密度的形式立体展现出来。测试结果表明,可视化技术应用后的3D渲染速度最高可达120帧/s,数据实时更新时间在数据量达到50 GB后稳定在762 ms,有着较快的数据实时更新速率。