实时仿真计算机系统的若干问题

本文比较了实时仿真计算机系统中配备A/D、D/A变换器的两种方案。分析了几种检索算法,并且提出了一种新的全并行检索方法——映象检索。文中论述了仿真计算任务的特点及其并行性的开发。本文在分析了AD-10的缺点之后指出,纯异构型仿真专用多处理机的局限性较大,不能充分开发仿真计算任务的并行性。较好的结构形式应是以同构型多处理机为核心。     

保形的Hermite插值样条函数

本文讨论一种满足Hermite 插值条件的保形样条函数,文中构造了一个保单调的样条函数q(x),且q(x)满足下列条件:1)q(x_i)=y_i,i=0,1,2,…,n,n+1;2)q'(x_i)=y'_ii=0,1,2,…,n,n+1.该方法对凸数组及相应的导数也适合。     

Bernoulli抵消策略的负顾客的M/G/1排队系统

负顾客的排队模型是排队论近年来的新兴分支。文中引入了带有B ernou lli抵消策略的负顾客的M/G/1排队模型,即到达的负顾客以概率p抵消队首正在接受服务的正顾客,以1-p的概率抵消队尾的正顾客,利用补充变量法,状态转移法和L变换,最后得到系统稳态队长的概率母函数。     

红外与可见光图像融合算法性能评估

在研究小波分析的基础上,鉴于不同小波函数和融合规则对融合效果的影响,通过改变小波函数和融合规则对红外与可见光图像进行大量融合实验;首先,研究了不同类型小波函数的性质,分析了不同融合算法的特点;接着,对融合实验结果进行了定量分析和比较,为不同应用目的和场合正确选择合适的小波函数和融合规则进行红外和可见光图像融合提供了理论依据.     

基于UPF的WNN学习算法及其应用

为改善小波网络(WNN)的非线性建模能力,提出一种基于改进无迹粒子滤波(UPF)的WNN学习算法。算法先引入最小偏度策略减少无迹变换(UT)的Sigma采样个数,改进无迹Kalman滤波(UKF);再用改进UKF算法选取粒子滤波的重要性密度函数,构成新型UPF;最后,将SUPF作为WNN的学习算法进行训练和测试。实验表明,基于新采样策略UPF与基本UPF的WNN模型精度总体接近,但速度更快,效率更高,某型军用飞机气动力建模也验证了算法的有效性与可行性。     

基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪

为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。     

飞机电传操纵系统控制律的神经网络实现

现代多功能战机多用电传操纵系统替代传统的机械杆系,但由于飞机的多变量、强耦合和不稳定等强非线性特点,使得其电传控制律的工程实现相当复杂.为此,对电传操纵系统控制律的神经网络实现方法进行了研究.通过利用径向基函数(RBF)网络良好的非线性跟踪性能,探讨了用RBF网络实现电传控制律的一般方法,并以某型飞机电传操纵系统纵向通道为例,对该方法进行了验证.     

具有离散时滞与分时时滞的非自治系统的渐近稳定性

研究了一类具有离散时滞与分布时滞的非自治线性系统的渐近稳定性问题，利用Lyaplunov函数方法和线性矩阵不等式（LMI），得到了系统渐近稳定性的一些充分条件，这些条件能够利用线性矩阵不等式（LMIs）表示，且表达式中含有具有时变时滞与分布时滞项，这样，具有时变时滞与分布时滞的非自治线性系统的稳定性就能够通过Matlab的LIM工具箱进行验证。     

一种α稳定分布噪声下的跳频参数盲估计方法

针对目前以高斯白噪声为模型的大部分跳频参数估计方法在α稳定分布噪声背景下,性能急剧下降的缺点,对跳频信号进行两次窗函数长短不同的分数低阶STFT,从而得到两组时频数据,,将两组时频数据点乘,得到新的时频表示,基于时频分析的跳频参数估计方法,实现跳频参数的估计。仿真实验表明,提出的方法有效抑制了α噪声,在α=0.8,GSNR≥1 d B;α=1.5,GSNR≥0 d B时,可以实现跳频周期的准确估计。在α=1.5,GSNR=3 d B时,该算法跳变时刻估计值最大相对误差比STFT低3%、比分数低阶STFT低1.6%,跳变频率估计值更加精确。