基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

一种新的基于二阶统计量的信道盲辨识与均衡算法

通过对接收信号进行过采样,应用过采样接收信号产生的循环平稳特性,给出单输入单输出系统的等效单输入多输出系统模型,据此模型给出了一种新的基于二阶统计量的盲辨识与均衡算法,给出的算法只需要接收信号的二阶统计量即可以辨识与均衡信道。     

并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

近场非合作源MIMO雷达多目标定位与信道估计

研究了多输入多输出(MIMO)雷达系统,在收发非合作的情况下,通过两个阶段的处理分别对空间多个近场源进行定位,并对MIMO雷达的发射信号与衰落矢量矩阵等参数进行信道估计.由于在近场条件下,常规的阵列信号处理算法不再适用,因此在第1阶段利用了四阶累积量联合估计算法对近场源的距离、频率和到达角(DOA)进行估计,第2阶段中则利用盲源分离(BSS)算法对衰落矢量矩阵及发射信号完成估计.仿真结果证明了整个系统过程的有效性.     

CVSD仿真及其在某地空电台语音终端中的应用

简要分析了连续可变斜率增量(CVSD)调制的编译码原理及实现算法,并通过选取合适的参数在MATLAB中对其算法进行了仿真.仿真结果表明,量阶Δ能够自动地随输入信号平均斜率的大小而连续变化,译码输出信号实现了对输入信号的理想逼近.介绍了基于CVSD编码芯片FX609J的某型地空电台的语音单元方案的设计和实现.实验证明,由FX609J实现编译码的语音单元使地空电台的话音质量、抗误码能力等性能都有了明显改善.     

基于改进Elman神经网络的电子元件性能预测

为提高传统Elman神经网络的动态性能,通过增加输出层与承接层之间的反馈环节,提出了一种新的改进的Elman神经网络模型,利用梯度下降原理对其学习算法进行了推导。同时引入附加动量和变学习率算法,建立了基于改进Elman神经网络的预测方法,并将其应用于电子元件性能参数的预测中。仿真实验证明,相比于BP和传统Elman神经网络,改进后的Elman神经网络训练速率快,预测精度高,具有良好的动态性能。由此可见,改进的Elman神经网络模型在对具有非线性时序特征参数的预测中,具有良好的应用前景。     

智能车自主导航的神经网络转向控制算法

针对智能车模型,提出了基于机器视觉的神经网络转向控制算法.该算法的输入为一张道路图的黑线位置值,输出为前轮转角.试验结果表明,这种算法能够很好地学习操作员给定的控制策略,具有较好的稳定性和鲁棒性.     

水下导航数据融合方法

设计了一种基于多模型自动识别与转换的潜艇水下自适应卡尔曼滤波算法,并以此为基础,引入联邦卡尔曼滤波思想,结合模式识别技术,实现模型的自动识别、转换与跟踪,克服常规卡尔曼滤波对于变模型系统没有自适应能力致使在很多情况下误差太大或无法应用的缺点.仿真结果证明此方法可以复杂的潜艇水下综合导航的数据融合技术开辟一条新的有效途径.     

基于神经网络的混合双滤波器自适应目标跟踪算法

在分析近期基于神经网络数据融合的目标跟踪算法的基础上,结合一种新的自适应滤波模型(NAF)和速度估计自适应跟踪算法(AVE),提出了基于神经网络混合双滤波器的机动目标自适应跟踪算法(NHDF).该算法通过在线自动调节网络输出进行过程噪声方差融合,降低了现有算法因系统方差的调整不当而带来的精度损失.理论分析及仿真结果证明,与"当前"统计模型、速度自适应模型和新的自适应模型算法相比,该算法具有跟踪精度高,自适应能力强的优点.     

综合声纳仿真软件VVA技术应用研究

针对潜艇指控算法研究对综合声纳仿真软件提出的逼真度要求,本研究采用VV&A的技术方法对软件循序进行了校验工作：首先对软件按功能模块进行功能校核;接着依据设备工作流程对声纳仿真模型进行验证;最后构建联机测试系统,输入实测海试数据对输出的仿真误差和海试误差进行统计分析,并在此过程中发现、定位和修改了一些不足之处。验证结果证明仿真软件满足设备各项战技指标要求,且符合实测海试数据特性,能够满足潜艇指控算法研制的需求。