基于深度时频特征学习的雷达辐射源识别

针对雷达辐射源识别中拓展能力不足和识别率不高问题进行研究,提出一种基于深度时频特征学习的智能识别方法。基于降采样短时傅里叶变换高效提取具备较高辨识度和稳定性的浅层二维时频特征,利用信号局部频域维稀疏性完成降噪等预处理;设计用于深度特征学习与识别的卷积神经网络,并采用不同尺度卷积核组合扩展网络广度,强化特征表征能力;利用高信噪比条件下8种辐射源信号样本对网络进行训练调优,低信噪比样本测试验证算法和网络的有效性。仿真结果表明,该方式在-8 dB信噪比条件下能达到98.31%的整体平均识别率,具备较强的鲁棒性。     

激光对抗系统在轻武器实战化训练中的应用

轻武器作战作为特种作战方式的一种,在现代战争中的地位越来越突出。本文阐述了轻武器实战化训练的短板和弱项,提出一种轻武器激光对抗系统,介绍了系统的主要构成和工作原理,并对激光对抗系统在轻武器实战化训练上展开研究。研究表明,采用激光对抗系统辅助训练能从强化轻武器基础训练效果、提升训练对抗意识、提高战斗员维稳处突能力及强化射击能力等几方面有效提高轻武器基础训练成绩和战术训练水平,为改进轻武器实战化训练提供了理论和技术支撑。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

相似分布特性准则下的高斯混合项聚类-合并算法

针对高斯混合模型估计非高斯系统时高斯混合项呈指数级增长问题,提出一种基于相似分布特性准则的聚类-合并方法。通过分析高斯混合项的分布特性,基于扩展积分均方误差代价函数搜索最优置信范围,并对混合项进行高斯聚类,进而获得具有不同分布特性的高斯簇。为防止高斯簇间对高斯子项的重复利用,引入局部最近邻思想对交叉高斯项进行重新分配。采用并行多元素合并方法对高斯簇中的混合项进行合并,在保证无偏性基础上减少下一时刻混合项数量。仿真结果表明,改进算法在保证跟踪精度的同时还可有效提高算法效率。     

基于直觉判断矩阵和证据理论的群组决策方法

针对属性权重已知的群决策环境,根据直觉模糊和证据理论相关知识,提出了一种群决策方法。采用直觉模糊数描述专家关于方案的两两比较结果,构建直觉判断矩阵;根据直觉判断矩阵排序中转法,按一致性要求确定属性直觉模糊数型权重;以直觉模糊评价值构造Mass函数,结合证据冲突度和犹豫度,在属性层面区对专家权重进行合理分配;利用直觉模糊集加权集结算子集结决策信息,并根据得分值和精确值进行方案排序。通过算例,验证了所提方法的合理有效性。     

一阶交流电路暂态分析

以RC串联电路为例,介绍一阶线性电路交流暂态过程的基本分析方法.通过三种不同方法的比较,归纳出对于不同电路应当采取不同处理办法.     

aa^T型矩阵的特征值与特征向量

本文应用两个引理,证明了aa^T型矩阵的特征值只有两个,一个为n-1重特征值0,另一个为重特征值||a||^2。并求出了这两个特征值对应的特征向量,发现向量a本身恰为||a||^2的一个特征向量。