航空自组网QoS路由技术研究

作者： 谷文哲   来源： 北京邮电大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空自组网　　低空空域　　移动路由技术　　服务质量　　ADS   B簇　　网络编码  

描述： 自组网的QoS路由中的一系列关键技术问题进行了深入研究，并取得以下几个方面的科研成果。 1)针对由于低空空域内航空飞行流量的增加和多媒体通信需求的增长，带宽受限的航空通信链路很难保证实时通信服务的问题

航空发电机状态趋势分析技术研究

作者： 赵云龙   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： q)模型　　优化算法　　航空发电机   1)模型　　ARMA(p   趋势分析　　GM(1  

描述： 使用寿命可以及时获取航空发电机状态及寿命信息,为保障其安全可靠运行,从而提高飞机的战斗能力奠定基础,具有广阔的应用前景。本文针对某型航空发电机展开状态趋势分析技术研究,并预测其剩余使用寿命。通过航空

航空光电平台图像稳定技术研究

作者： 王洪   来源： 中国科学院研究生院 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 光电平台　　图像稳定　　灰度信息熵　　不变特征　　运动估计　　GPGPU  

描述： 的图像稳定解决方法，为图像稳定技术的深入研究奠定了理论基础，为图像稳定技术的工程实现构建了基本的实践框架。针对两轴光电承载平台视频序列抖动主要以平移为主，灰度投影算法面对外部环境的剧烈影响可靠性低

航空自组网频谱分配与频谱接入技术的研究

作者： 樊雯雁   来源： 重庆大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空自组网络　　博弈论　　频谱分配　　马尔科夫链　　频谱接入  

描述： 提出的动态频谱分配方案和频谱接入方案都能够很好的适用于航空自组网络模型。在航空自组网中研究有效的频谱分配和频谱接入技术非常地重要，本文研究了一种系统模型较为简单的频谱分配和频谱接入方案，并且得到了该方案

基于PC/104总线的航空相机检测技术的研究

作者： 朱晓楠   来源： 长春理工大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文

描述： 基于PC/104总线的航空相机检测技术的研究

航空数据关键技术研究

作者： 陈吉坤   来源： 西安电子科技大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空数据链　　USAP原理　　TDMA系统　　时隙分配算法  

描述： 未来战术数据链发展的一个必然趋势，时隙分配技术是TDMA系统的关键。本文结合当前航空数据链发展的情况，基于USAP原理，设计了适合航空数据链的网络架构和MAC帧结构。然后提出了基于定向天线和全向天线

航空数据链关键技术研究

作者： 贾伟   来源： 西安电子科技大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空数据链　　TDMA网络组网　　时隙分配算法  

描述： 随着现代战争的数字化、信息化,在战争中依托现代化的通信技术,进行各战斗平台间的信息共享、战场信息资源的优化、调配和使用,进而提高整体作战能力。航空数据链作为此类高效通信信息系统中的佼佼者,日益

航空重力数据处理滤波技术研究

作者： 张长义   来源： 东南大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空重力测量　　重力异常　　FIR滤波　　巴特沃斯IIR滤波　　相位延时　　数据处理  

描述： 航空重力测量是一种以飞机为载体的动态测量,它在基础地质研究、油气资源及固体矿产勘查等方面有着广泛的应用领域及前景。本论文以国家部委项目为背景,针对航空重力数据处理滤波技术开展研究。论文做的主要

航空成像去运动模糊技术研究

作者： 李刚   来源： 中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空成像　　像移　　运动模糊　　反卷积　　模糊核  

描述： 的方法对模糊的航空图像进行恢复,从而实现航空成像像移补偿。论文首先通过介绍航空成像中的几种像移补偿技术引出课题的研究内容,对图像运动去模糊技术的研究过程进行介绍。由图像成像模型及物体运动模型得到图像运动

航空发电机健康状态预测技术研究

作者： 王莹玉   来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： S证据理论   航空发电机　　健康状态　　单项预测　　组合预测　　D  

描述： 航空发电机作为飞机供电系统的一个重要组成部分,是飞机各系统正常工作的基石,研究并实现航空发电机健康状态的早期预测,可以及时掌握发电机健康状态的变化趋势,从而可保障飞机的飞行安全,提高其作战效能。本文以某型真实军用航空发电机为具体研究对象,对其健康状态的有效预测进行了深入研究。通过采用真实航空发电机专用加速寿命试验平台对发电机进行长期使用寿命试验,获取了输入转速、负载、电压、进出口油温、进出口压力和注油压力等健康状态表征参数,在对试验数据预处理的基础上,本文将最小二乘支持向量机预测和灰色预测理论引入到航空发电机健康状态的预测研究中,深入分析其预测过程,设计预测算法,并通过软件编程实现其预测效能,得到预测结果。试验结果表明,最小二乘支持向量机预测平均误差为7.02%,灰色预测平均误差为19.22%。由于灰色模型预测误差较大,不能满足预测要求,因此,将引入神经网络组建灰色神经网络模型对航空发电机健康状态进行预测,预测平均误差为9.86%,证明预测效果明显提高。在航空发电机健康状态预测过程中,由于单项预测模型利用信息的不充分性,不能准确反映发电机状态的变化趋势,同时,基于组建灰色神经网络模型的思想,为使预测结果能够更真实、准确、全面的反映航空发电机的健康状态,本文引入变权组合预测模型,对航空发电机健康状态进行了预测研究,并且在权重分配的计算上将D-S证据理论思想应用其中,与传统的权重分配组合模型进行对比。试验表明,基于D-S证据理论权重分配的组合预测平均误差为6.35%。预测效果达到了期望的目标,从而验证组合算法的合理性。