微弱信号测量的一种实现方法

介绍了一种μＶ级微弱电信号测量的实现方法,给出了测量放大电路的具体设计以及信号采集与处理软件流程图．与传统测量方法相比,此测量方法所使用的仪器体积小,重构测量系统方便,可直接由计算机对信号进行分析,是目前信号测量的主要发展方向．     

双谱特征在水下目标自动识别中的应用

非高斯信号处理是信号处理的一个新领域。以舰船辐射噪声为主的噪声具有很强的非高斯性和非线性性。由此可利用信号双谱,提取舰船辐射噪声信号的非高斯成份。实验结果表明,高阶谱在声纳目标识别方面具有很大的发展潜力     

工业站电气集中设备微机监测系统的设计与实现

给出了工业火车站电气集中设备微机监测系统的设计方案,对系统设计中的抗干扰和系统的功能扩展等问题做了较详尽的研究。     

目标识别中的特征提取技术

总结了目标识别中特征提取的几种常用方法,重点介绍了基于高阶谱的特征提取,并给出了高阶谱特征提取方法在水下目标识别中的实际应用,实测数据的实验表明,该方法具有较好的类别可分性,在目标识别中具有一定的应用潜力。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

抓好动态条件下考察识别干部

近年来,我们根据新的《军事训练与考核大纲》坚持把实兵演习等重大军事实践活动作为发现识别干部的主考场,走开定期考核与随机考核并举、定性分析与定量分析结合、静态考察与动态考察同步的路子,建起为培养使用干部提供客观公正的真实依据的重要渠道。     

基于聚类算法的多无人机系统任务分配

针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...     

基于RBF神经网络的直接自适应飞行控制器

设计了一种径向基神经网络(RBF NN)飞行控制器结构,并给出了相应的控制律和参数调节律。由于调节了RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),得到了很好的控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。     

基于AR模型和K—L变换的中医脉象聚类分析

针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于 AR 模型和 K-L 变换的脉象模糊聚类方法。首先对脉象样本作8阶 AR 模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用 K-L 变换对特征集进行了压缩,最后利用 F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析。实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%。