摘要:航空集群编队飞行是实现航空集群能力涌现的必要条件。对于飞行器较多的航空集群编队，若采用传统长僚机跟随方式，当僚机数量较多时，一旦僚机出现位置偏差，则容易与周边僚机发生碰撞，存在极大的安全隐患。为此，提出一种航空集群大编队飞行空间对准控制方法，通过分层式对准方法和基于距离的基准机选择算法，构建航空集群编队两级组织架构，并采用一致性控制协议对集群编队飞行进行了仿真验证，实现了航空集群大编队飞行整体队形严整和稳定。

摘要:针对机翼前、后缘控制面对鸭翼前掠翼布局飞行器静气动弹性的影响，通过CFD/CSD松耦合计算方法求解三维不定常N-S方程和线弹性静力学方程，得到了前、后缘控制面单独偏转和协同偏转状态下弹性前掠翼的气动特性和弹性特性。研究结果表明：弹性机翼相比于刚性机翼有更好的升力特性和大迎角失速特性；控制面偏转方式的变化也会对气动特性和弹性特性产生影响，当控制面单独偏转时，前缘控制面下偏和后缘控制面下偏均能增大弹性机翼的升力系数，最大升力系数增量分别为2.60%和8.69%；当控制面协同偏转时，同向偏转时的升力增幅比单独偏转时更大，最大升力增量为11.96%，反向偏转的升阻比特性较好，并可在小迎角范围内降低弹性变形和扭转。

摘要:完成了不同拧紧力矩下复合材料层合板与金属板单钉连接拉伸静强度实验。建立了三维有限元模型，对层合板失效过程进行了分析。基于实验数据调整了层合板初始刚度，对数值模型进行了修正。修正后数值计算模型的连接强度与实验数据基本吻合。由分析可知，拉伸实验曲线达到强度极限前呈现近似双线性特征，斜率突变处发生了载荷衰减波动。试件接触面经历了初始静摩擦-瞬时动摩擦-静摩擦平衡的动态过程。M6螺栓拧紧力矩为8 N·m时，静载拉伸强度最大。连接强度的试验值与计算值误差均在6.7%以内。合适的拧紧力矩可获得最佳的连接强度，拧紧力矩过大会导致连接强度降低。

摘要:航空发动机结构复杂，状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征，传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命（RUL）。针对此问题，采用改进的卷积神经网络(CNN)方法对发动机剩余寿命进行预测。预测过程通过建立退化模型，给每个训练样本添加RUL标签；为了更好地提取发动机使用过程中状态变量与剩余寿命之间的相关关系，使用不同的一维卷积核提取序列趋势信息特征；将特征输入构建的卷积神经网络得到剩余寿命的预测值。为了验证方法的有效性，在NASA提供的涡轮风扇发动机仿真数据集(CMAPSS)上进行了测试，并与深度信念网络等方法对比，结果表明改进的卷积神经网络拥有更高的精度。

摘要:红外低发射率涂层容易产生鼓泡、脱落、磨损、划痕、积污等问题。为了保证红外低发射率涂层具有较长的使用寿命，需要对红外低发射率涂层在使用过程中的性能状态进行及时测量评估。采用便携式红外发射率测量仪和便携式红外热像仪对5种温度条件下的脱落、划痕和积污涂层进行对比测试，研究发现：脱落和积污对红外低发射率涂层的影响较大，划痕也将使得红外低发射率涂层的发射率增大，划痕宽度和划痕间距对发射率的影响程度需要及时定量地测量及评估；基于反射法的便携式发射率测量仪受测量区域的涂层粗糙度等表面状态影响较大，而便携式红外热像仪测量结果受温度影响较大。

摘要:现有软件定义网络（SDN）多控制器划域研究大多基于拓扑相对固定的地面网络，难以适应拓扑动态变化的卫星网络，而现有卫星网络研究在处理时延问题时大多只考虑传播时延。针对这一问题，在建立模型时引入控制器处理时延、排队时延对划域的影响，提出了一种面向软件定义卫星网络（SDSN）的时延分析模型。借助该模型进行SDSN多控制域的划分。经过仿真验证，与现有的地面SDN多控制域规划算法及卫星网络控制域划分方法相比，该算法能够更好地适应卫星网络环境，有效降低网络时延，使控制器间负载均衡性能提升40%以上。同时迭代跳出机制使得算法运行速度快，能够适应卫星网络拓扑的快速变化。

摘要:现有基于传统平面电磁波雷达的人体目标识别技术能够实现对步态差异较大的人体目标的分类识别，但在步态精细识别方面面临较大困难。将涡旋电磁波雷达应用于人体步态识别中，尝试通过发射携带有轨道角动量的单频涡旋电磁波来增加雷达回波中的目标信息量，以提高人体步态精细识别能力。首先建立了人体目标的涡旋电磁波雷达回波模型，并仿真生成了3种步态下的回波数据集；然后通过将回波变换到基频，获得目标线多普勒和角多普勒混合信息并用时频图表征，最终将时频图输入到卷积神经网络模型中获得分类结果。仿真实验表明：相比于传统平面电磁波雷达，使用涡旋电磁波可以提升人体步态精细识别能力。

摘要:针对目前NAND FLASH随着使用时间的增长误码率随之增高的特性，提出了一种在使用更少校验位的情况下纠错能力更强的高速并行RCRF+BCH纠错方案，初步用RCRF的思想对部分初始擦除错误进行纠正，然后级联BCH码纠正剩余的位错，很好地保证数据的准确性，显著提高存储系统的可靠性。首先详细阐述了该高速并行算法的编译码原理和执行步骤，在BCH部分中使用消耗更少硬件资源的无求逆的iBM关键方程求解算法，然后推导出错误位置多项式不同路径的几种确定形式，方便应用组合逻辑对其进行描述，避免了复杂的迭代判断过程，进一步提高了译码速度，并采用模块化的处理方式和流水线的操作模式优化了BCH的编译码结构。最终在FPGA平台硬件实现并仿真验证了此方案的有效性。

摘要:针对可见光图像和红外图像的融合目标检测问题，提出了一种基于决策级融合的目标检测算法。通过建立带标注的数据集对YOLOv3网络进行重新训练，并在融合之前，利用训练好的YOLOv3网络对可见光图像和红外图像分别进行检测。在融合过程中，提出了一种新颖的检测融合算法，首先，保留只在可见光图像或只在红外图像中检测到的目标的准确结果；然后，对在可见光图像和红外图像中同时检测到的同一目标的准确结果进行加权融合；最后，将所得的检测结果进行合并，作为融合图像中所有对应目标的检测结果，进而实现基于决策级融合的快速目标检测。实验结果表明：各项指标在建立的数据集上均有较好的表现。所提算法的检测精度达到了84.07%，与单独检测可见光图像和红外图像的算法相比，检测精度分别提升了2.44%和21.89%，可以检测到更多的目标并且减少了误检目标的情况；与3种基于特征级图像融合的检测算法相比，算法的检测精度分别提升了4.5%，1.74%和3.42%。

摘要:毫米波传播具有很高的路径损耗以及较强的方向性，对障碍物造成的阻挡以及由运动引起的多普勒频移等非常敏感，因此如何提供稳定的链路质量成为毫米波通信系统中必须解决的问题，又因为电磁波有不同的传播特性，基于天线个数的不断增加和对成本的考量，传统的多用户预编码技术难以运用在毫米波通信系统中，因此如何将毫米波通信与Massive MIMO进行结合成为未来无线通信发展的重要研究方向。针对毫米波系统的以上几点特性，提出了一种基于FDMA的毫米波系统中用户频域调度与多个用户进行混合预编码的联合算法，通过运用该算法可以提高毫米波通信系统的性能。仿真结果表明：该算法的性能近似于纯数字预编码的性能，与其它同类算法相比，计算复杂度增加的并不明显，可以大大改善毫米波Massive MU-MIMO系统的性能。

摘要:对无人机协同作战进行效能评估能够有效分析系统性能好坏，对提升系统作战能力有积极意义。针对无人机作战编队，使用DoDAF构建无人协同作战体系框架，分析作战活动与能力之间的关系，建立协同作战能力指标体系；对于不同类型的指标进行差异化处理，分别采用尺度标度法、概率计算法与聚合法处理量纲类指标、定量型概率类指标与定性型概率类指标；使用ADC模型，扩展系统能力向量，将生存能力、电子对抗能力等综合性指标考虑在内，突破单项指标的局限性；最后以对地作战典型任务下的无人机协同作战为场景，使用该方法对不同作战方案进行效能评估，计算结果验证了该方法的有效性。

摘要:雷达信号自适应检测问题中，参考数据中部分样本丢失会导致常规检测器性能显著下降。在无先验信息条件下，采用期望最大算法获得杂波协方差矩阵的最大似然估计，得到基于期望最大算法的自适应匹配滤波器。利用探测环境的先验信息，在贝叶斯框架下，采用Gibbs抽样获得杂波协方差矩阵的后验均值估计，得到基于马尔科夫链蒙特卡洛自适应匹配滤波器。计算机仿真分析表明，这2种检测器可以在样本缺失情况下具有较好的检测性能。当杂波协方差矩阵先验信息较少时，EM-AMF与MCMC-AMF检测性能相当；当有先验信息可供利用时，MCMC-AMF的检测性能可以得到进一步提升。

摘要:针对传统算法进行DOA估计时因删除重复虚拟阵元而造成有效信息损失、估计性能不佳等问题，提出基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计算法。首先，将一组密布均匀线阵和一组稀疏均匀线阵分别以零点为中心对称排列，构成单基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列，将传统的虚拟阵元由“差联合”结构变成对称“和联合”结构形式，提高了系统的自由度、降低了阵元互耦，并将其应用于非相干目标和全相干目标DOA估计；其次，向量化样本协方差矩阵，将“和差联合”阵列重复的虚拟阵元进行冗余平均处理后重构Toeplitz矩阵；最后，结合MUSIC算法进行非相干目标DOA估计，有效提升了目标估计个数和角度估计性能。仿真实验验证了阵列结构和算法的有效性。

摘要:1DT是典型的时空级联的后单多普勒空时自适应处理的方法，能够显著降低对独立同分布样本的需求量和空时自适应处理时的运算量，但是进行时域处理时对主瓣杂波的抑制效果较差。针对此问题，提出一种利用时域滤波器频率响应的稀疏特性进行加权稀疏约束的自适应滤波器设计算法。在时域自适应滤波器的模型中加入对旁瓣的稀疏约束，并构造加权矩阵对稀疏约束加权。仿真实验表明：此方法在有效抑制主瓣杂波的前提下能够降低副瓣,并且当存在天线幅相误差时具有较好的稳健性。

摘要:弹性支撑是常用的隔振减振手段，研究爆炸荷载下弹性支撑地下拱结构的动力响应对提高地下防护工程内部人员及设备的战场生存能力具有重要意义。应用ANSYS/LSDYNA非线性显式动力有限元分析程序，模拟了爆炸荷载下弹性支撑地下拱结构的模态和动力响应，得到了低阶自振圆频率变化曲线和拱顶、拱肩、拱脚动力响应时程曲线。结果表明：弹性支撑减小结构固有频率，延长结构自振周期，具有良好隔振减振作用；临界刚度系数导致结构的一、二阶模态易同时激发，结构设计时应予以避免；与刚性支撑地下拱结构相比，弹性支撑地下拱压力、应力峰值减小，出现时间延长，竖向位移峰值增大，抗爆承载力提高；弹性支撑的刚度系数并非越小越好，应根据结构抗爆承载力和极限位移设计要求合理设置。

摘要:针对PM2.5浓度预测模型效果不稳定、泛化能力差的问题，以循环神经网络和注意力机制为基础，提出了二向注意力循环神经网络（TDARNN）。首先，TDA-RNN模型通过注意力机制获取输入数据的时序注意力和类别注意力，并将其进行融合；然后通过特征编码器对融合后的数据进行编码，获得中间特征；最后将中间特征与PM2.5浓度的历史信息融合，并通过特征解码器获取预测值。对北京地区的PM2.5浓度进行了预测。结果表明，相比前向型神经网络、长短期记忆神经网络、门控循环单元模型和滑动平均模型，TDA-RNN模型预测精度更高；在抗干扰测试中，当输入数据存在无关因素时，TDARNN模型的预测精度出现轻微下降，但仍高于其他模型。该二向注意力循环神经网络特征提取能力强，预测精度高，同时可适用于其他场景的多变量时间序列预测。