神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

基于模糊模式识别的战场目标识别

分析战场目标的结构、材料、征候、特征及辐射原理等存在的差异,运用模糊模式识别方法,建立了战场目标识别的数学模型,给出了目标识别的详细步骤和方法:选取目标特征量、构造标准模糊集合、构造待识别模糊集合、应用择近原则进行目标识别,并通过算例,得到一些有价值的结论。模型和方法可供C3I系统快速准确的识别战场目标。     

积分二次相位函数和傅里叶变换的多相码参数估计

针对传统时频方法对多相码信号参数估计计算量比较大的问题,提出一种新的多相码参数估计方法。首先利用积分二次相位函数(IQPF)估计信号的调频率,然后重新构造一个线性调频信号(LFM),通过解线调将多相码信号的调频率消除,最后计算解线调后信号的傅里叶变换(FFT)估计信号脊线间隔和载频,进而估计信号的码元宽度和重复周期。该方法不需要进行直角坐标和极坐标的变换且仅需一维搜索,可以大幅度减小计算量。仿真表明,可以用较小的计算量取得与RAT(Radon-Wigner Transformation)和RWT(Radon-Ambiguity Transformation)相当的估计精度。     

雷达海杂波的K分布复合特性

从真实海杂波数据出发,对低擦地角雷达海杂波的复合特性进行了深入研究,证明其幅度分布特性可以用复合K分布模型较好地描述,相关函数具有与幅度分布一致的复合特性,功率谱的时频统计近似服从周期的高斯分布,提出用于估计K分布形状参数的海杂波数据长度必须大于调制分量的调制周期.该结论有望提高现有海杂波模型的准确性.     

特征观测不完全情况下的辐射源匹配算法

实际应用中辐射源特征观测不完全的情况比较常见,这时仅根据一种特征或者少数几种特征难以取得较好的匹配性能。基于证据理论,提出了一种综合所有特征信息的辐射源匹配算法。首先,分别建立了各种特征观测的基本匹配信度函数;其次,针对辐射源特征观测的特点,给出了一种新的证据组合策略来对各基本匹配信度函数进行综合;最后,在综合所有特征信息的匹配度量矩阵上进行二维分配实现匹配判决。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

基于Copula方法的含交易方违约的信用违约互换定价

本文讨论了含交易方违约的信用违约互换定价问题，应用无套利原理得到了模型的价格，文章采用蒙特卡洛方法对模型进行了数值模拟，讨论了模型的价格与合约期限以及公司违约相关系数的关系。     

善用惩罚管理

为改善官兵关系和落实官兵一致的原则，全军提出了民主管理和尊干爱兵的思想，要求杜绝一切体罚和变相体罚的现象。但一些单位，将体罚和惩罚混为一谈，在杜绝体罚的同时也丢弃了惩罚管理，使得基层部队呈现出“松、散、乱”的局面，战士的军事素养也一年不如一年。面对如此“民主管理”带来的不良后果，我们不得不深思惩罚管理的必要性。     

改进的OFDM雷达通信一体化信号峰均比抑制方法

正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信号是雷达通信一体化系统常用的发射波形之一,但是其峰均比较高,影响发射机的工作效率。传统的限幅法虽然可以降低系统OFDM信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）,但会造成误码率（bit error rate,BER）增大和带外频谱泄露的问题。对传统的限幅法进行改进,将高于门限的信号进行抑制,通过迭代滤波消除带外信号弥散造成的频谱效率下降的问题。将改进峰均比抑制方法与传统峰均比抑制方法进行比较,验证了所提方法的低峰均比性能、误码率性能和模糊函数性能。仿真实验表明,所提方法通过合理设置限幅门限和选择迭代滤波次数,可以有效降低OFDM信号的PAPR,并且对雷达探测性能和通信性能影响较小。     

无源雷达截获概率建模与窗口变量影响仿真

在截获概率概念和截获条件的基础上,综合时域、空域、频域等窗口函数构建截获概率模型,分别建立截获过程的4个窗口函数子模型,研究截获概率与窗口函数变量的影响关系。以SPS-48雷达为辐射源,仿真分析各窗口函数变量对截获概率的影响程度,讨论分区策略下无源雷达参数优化对截获概率的影响并总结截获概率提高方法,为无源雷达设计、研制、试验以及使用提供技术支撑。     

滑模控制的新型双幂次组合函数趋近律

提出一种基于双幂次组合函数趋近律的新型滑模控制方案。与现有的快速幂次或双幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度,同时还保持了全局固定时间收敛特性,收敛时间上界与滑模初值无关。当系统存在有界扰动时,能够使滑模变量在有限时间内收敛到稳态误差界内,同时其稳态误差要小于现有方法的。仿真实验验证了该方法的有效性及理论分析的正确性。