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根据【关键词:深度学习,空间调制信号,航空电子系统,信号处理,干扰抑制】搜索到相关结果 193 条
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航空电子系统平台故障诊断技术的研究
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作者:
段海军
张峰
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多点采集
故障诊断
综合诊断
故障模型
航空电子系统
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描述:
航空电子系统高度集成化、电子化导致系统故障模式复杂,单一故障现象难以定位故障单元。针对复杂的航空电子系统的平台设备,提出多点采集、综合诊断的方式定位故障单元,使用故障模型和历史数据,对信息综合诊断
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形式化建模视角下航空电子系统检测研究
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作者:
刘美山
来源:
电子测试
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
动态
形式化建模
静态
检测研究
航空电子系统
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描述:
本文首先了解航空电子系统的典型软件体系结构,在形式化建模视角下分别对航空电子系统进行静态建模和动态建模,提出了形式化的航空电子系统综合检测方法,同样从静态和动态两方面对航空电子系统进行全面检测研究。
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航空电子系统机载网络实时性能评价技术
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作者:
何锋
周璇
赵长啸
李峭
王鹏
熊华钢
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
延迟分析
机载网络
实时性
航空电子系统
计算紧性
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描述:
航空电子系统机载网络实时性能评价技术
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一种基于广义驾驶舱系统需求的航空电子系统需求捕获方法
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作者:
仲照华
周海燕
肖杰斌
来源:
航空电子技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
需求捕获
人机协作
航空电子系统
建模
驾驶舱系统
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描述:
传统的航空电子系统的需求捕获方法忽视机组与机器设备协助的工作情况,而导致捕获的需求与人机接口需求脱节。定义机组和机器设备组成的系统为广义驾驶舱系统。通过捕获该系统的需求,获得机组功能、航空电子系统
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航空电子系统外场测试性迭代评估方法
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作者:
金建刚
蔡忠义
连可
游亮
周立坤
来源:
航空兵器
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
最大熵
测试性评估
Bayes理论
PSO算法
航空电子系统
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描述:
针对目前飞机服役后航空电子系统测试性评估样本少、评估精度不高等问题,提出了航空电子系统外场测试性迭代评估方法,以提高其外场测试性评估精度。首先,阐述基于贝叶斯框架的外场测试性评估思路。其次,根据先验
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
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作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
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描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
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旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿
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作者:
程一
李桐林
周帅
来源:
地球物理学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
误差传递模型
事后误差补偿
深度学习
重力梯度仪
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描述:
的深度学习方法对航空动态测量误差进行补偿,并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性;最后,通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用,验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性,进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性,为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.
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基于深度学习的航空器场面轨迹预测
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作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
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描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
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