导弹气动参数的分割法辨识

介绍了分割辨识算法及其在导弹气动参数辨识中的应用,并以某导弹为例,采用分割辨识算法对其气动参数进行了估计。仿真计算表明,分割辨识算法计算量小、计算速度快,且精度满足要求。     

基于Matlab系统辨识工具箱的参数辨识

论述了系统辨识的基本理论，针对最小二乘法参数辨识的缺陷引入了辅助变量法参数辨识。根据Matlab系统辨识工具箱中的一些基本函数，结合实例对最小二乘法参数辨识和辅助变量法参数辨识进行了对比分析，结果表明基于辅助变量法模型的输出与原系统输出相吻合。     

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计.     

模型递推辨识算法及应用

研究了具有线性参数的非线性多项式模型的数据阵L－D分解性质,其中D是对角阵,L是带有单位元素的下三角阵．结果表明,通过因子L可以估计出模型的参数,通过因子D可以选择模型中的项;提出了同时进行模型的结构确定和参数估计的递推辨识算法．该算法可用于船舶运动的实时建模．实际应用结果表明,该算法可以有效地辨识多项式等线性参数的非线性模型．     

IIR系统的自适应横向滤波辨识

用自适应线性组合器匹配IIR型离散系统,通过拟合系统传递函数来辨识系统参数;比较了该法与自适应递归算法的动态性能,数值仿真结果证明该法的有效性.     

非最小相位系统的遗传优化辨识算法

本文基于遗传算法提出了一个非最小相位系统辨识的新算法。用ＡＲＭＡ模型描述系统的传递函数。在最小误差准则下用遗传算法估计其ＡＲＭＡ模型参数。从而实现对其系统的辨识。这个方法不需要系统的估计初值,同时在低信噪比情况下也能获得较好的效果。     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

粒子群算法的弹道参数辨识方法

提出一种基于粒子群算法的航空武器气动参数辨识算法,该算法采用粒子群算法计算航空武器气动参数分段函数的分段边界点马赫数值,在此基础上采用实数编码遗传算法计算分段函数的多项式系数.采用该算法进行某型炸弹阻力系数辨识计算,计算结果表明:该算法可行,且计算的阻力系数精度高.计算结果已成功应用于某型航电火控系统的设计中.     

基于自适应差分进化算法的武器稳定系统参数辨识

以某步兵战车武器稳定系统为背景,在考虑驱动电机与火炮之间的弹变形、摩擦和齿隙非线性因素的基础上,建立了基于三惯量模型的武器稳定系统模型。应用自适应差分进化算法对模型中的未知参数开展参数辨识研究,在MatlabSimulink进行仿真实验,与标准差分进化算法及粒子群算法对比,验证了该方法的有效性和优越性。实验结果表明,所建模型基本符合实际系统。     

火炮射击中的弹道气象参数辨识

弹道气象误差是影响火炮精度的重要因素。通过对弹道气象参数的可辨识性分析 ,建立了火炮外弹道气象参数滤波—辨识递推算法 ,仿真验证表明 ,该法能得到满意的辨识精度 ,可较大幅度地降低射击误差。     

关于增强各民族国家认同的几点思考

当今是民族个性张扬的时代,极端民族主义、恐怖主义和民族分裂主义是其外在表现形式,这是一种异化的民族认同,不利于各民族国家内部各民族对该国的国家认同和国家安全。应该以公民权为本位来构建民族认同,进而形成整体的国家认同;以保障公民生存权平等为契机,构建现实意义上的国家认同;以维护各民族人民的根本利益为核心,化民族主义为爱国主义;以保证各民族的和睦发展为目标,整体提高国家构建新时期和谐社会的能力。     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

确定冲击载荷识别频段方法探讨

冲击载荷识别中,识别频段的确定直接影响识别精度,根据目前确定信号频段的4种方法,通过分析比较,提出了依实际情况,经载荷频段预估、试识别、平滑处理,而后用载荷频谱函数下降20db确定载荷频段的方法,并通过实例,进一步说明了该方法的可行性。     

适用于金属物体识别的L形无芯RFID标签设计

设计了一种L形无芯射频识别标签,该标签包含6个不同尺寸的L形散射单元,利用其交叉极化方向上的反向散射场进行识别。标签基于频域特征进行编码,每个标签可携带6 bit信息。使用CST仿真软件对所设计L形无芯RFID标签进行仿真,分析了L形散射单元的尺寸变化时对标签谐振特性的影响。此外,还仿真了标签的接地板尺寸增加后的情况,证明该标签可适用于金属物体的识别或金属背景下的物体识别。     

基于最优投影与形态学滤波技术的引信安全性软件识别算法

以数字化图像处理与识别技术为基础,利用最优投影及形态学滤波技术,根据某型惯性保险引信X光图像中所反映的零部件位置、灰度和形态等特征,建立保险钢珠和保险簧状态的识别算法,应用C语言进行算法编程,应用C＋＋Builder完成程序界面设计,实现惯性保险引信安全性在无损状态下的自动识别．     

一种基于交叉关联积分的功放无意调制识别方法

针对同频率连续波信号中的功放指纹分析问题,提出一种基于相空间交叉关联积分的无意调制识别方法(CCI-UMI).该方法通过对功放无意调制的机理分析和对重构矢量沿轨迹概率(PDT)的理论分析,建立了相轨迹比较的基本理论依据和参数选择方法.采用多尺度交叉关联积分算法,在重构相空间实现了对信号细微差别的灵敏比较.对任意波发生器两路通道实测数据的分类实验表明:本方法识别率较高,经合理选择参数,在低信噪比下可获得比功率谱方法和相空间微分方法更好的分类性能.     

径向特征下的改进三角形星图识别算法

三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别。通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上。在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性。实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高。     

基于人工神经网络的齿轮箱载荷识别研究

提出了一种基于实测结构响应识别作用在齿轮箱上激励的方法 ,该方法利用人工神经网络建立响应信号与激励之间的映射模型。通过单级齿轮箱上所做的试验数据表明 ,这种利用人工神经网络识别齿轮箱载荷的方法是可行的 ,并且 ,经过训练的网络模型在齿轮箱载荷识别的过程中显示了极快的收敛速度和很高的识别精度。     

基于WSID网络的装备管理系统设计与实现

针对野外驻训或战场上的装备管理不便问题,文中设计并实现了一种基于WSID(Wireless SensorIDentification)网络的装备管理系统,该系统利用融合了RFID技术的无线传感器网络,在任何时间任何地点快速部署多个传感器节点,迅速地建立起装备临时管理系统,灵活、便捷和有效。实验结果表明,该系统能够通过WSID网络对出入库配备ID标签的装备实行有效的管理。     

单一载荷和当量载荷的识别

本文根据多自由度系统受单一载荷作用的特点,将载荷识别的理论公式简化为只要依据系统任意点的响应信号和一个对应的频响函数即可运算,并在使用HP3562A 动态信号分析仪的实验中证明具有很好的识别精度。此种识别技术还可推广用于识别实际上不是作用于某点的当量载荷。