利用 Nernst 效应的高 Tc 超导红外探测器分析

高T_c超导膜中Nernst效应的存在为研制辐射探测器开辟了新的途径。本文分析了以Nernst效应为基础的高T_c超导红外探测器的工作原理及有关的噪声源。     

变量有界线性目标规划的对偶算法

本文讨论了变量有界的线性目标规划问题,给出了求解这类问题的一个对偶算法,此方法与变量有界线性规划问题的对偶算法相类似。文中证明了算法的有效性,并举例说明了计算过程。     

舰载跟踪雷达捕获概率分析

论述了舰载跟踪雷达捕获概率的分析与计算方法,给出了影响跟踪雷达照准概率的误差环节,并对搜索雷达稳定平台的隔离剩余误差作了较详尽的分析。     

互瞄定位法精度分析

介绍了超视距目标指示中的互瞄定位法的基本原理和影响互瞄定位法的主要因素,推导了互瞄定位法精度分析模型,并对其进行了精度分析。     

一种自组织神经网络及其应用

提出了一种适用于目标识别和故障诊断的自组织神经网络（ＳＮＮ）模型和一种基于模糊关联度的判别准则。ＳＮＮ学习速度快,能在不破坏原有“知识”的情况下,学习、记忆新知识,且具有对外部环境的自适应能力。新的判别准则充分考虑了网络输出矢量各分量的大小因素及其与各期望目标矢量的相关程度,使类别判决更加合理可靠。本模型被用于被动声纳目标分类,取得了较好的效果。     

神奇的电磁武器

现代电子技术的迅速发展及其在军事领域里的广泛应用,使军队的武器装备发生了重大变化。为适应高技术战争中敌对双方在电磁战场上进行电子战的需要,一些电磁武器应运而生,并显示出巨大的威力和作战效能。目前,国外军队已研制成功的电磁武器主要有电磁枪、电磁炮和电磁脉冲弹等。这些武器的研制成功,标志着高技术条件下的电子战正向着加强对敌方电子设备的摧毁,特别是破坏敌方 C~3I 系统的核心——计算机软、硬系统的方向发展。     

多层神经网络在跟踪式卡尔曼滤波器中的应用

本文将多层神经网络引入跟踪式卡尔曼滤波器,提高了估计的精确度。以前的跟踪式卡尔曼滤波器的估计精度与目标的运动状态有关,当目标的运动不能够用线性状态空间模型描述时,其估计精度将要下降。而多层网络的引入,改善了这一不足。多层神经网络经过训练以后,能够对卡尔曼滤波器的结果进行修正。仿真结果表明,多层神经网络的应用,使估计精度显著提高。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析