Duffing混沌阈值的新定量求解法及其在WSD的应用

概述了求取Duffing系统阈值的3种传统方法,分析优缺点,最终提出一种新的求取混沌阈值的定量方法。这种方法能充分反映周期序列的振荡特征,因此,定义为周期特征量法。将该特征量作为混沌阈值可以明显区别混沌序列和周期序列,由此可以用于判断Duffing系统的输出状态,是一种优于其他方法的混沌判决。最后,仿真验证了该方法的可行性并应用于检测弱周期信号的有无及其幅值。     

美军“不眠战士”凶猛来袭

正古往今来,战场上的厮杀从来不分昼夜。士兵们连续作战,需要时刻在枪林弹雨下保持高度警惕性和敏捷度,往往疲惫不堪。尽管如此,士兵们还不得不面对一个共同的天敌——瞌睡。如果士兵连续作战,一旦感到精神疲惫,缺乏睡眠,就会行动迟缓、战斗力下降,而处于睡眠状态的士兵则战斗力全无。军事专家指出,能让士兵不睡觉却不影响其健康,将会引起战争方式和军力部署的根本变革。自二战以来,美军一直试图解决这一难题,希望打造能7天7夜连续作战的"不眠战士",在未来战争中占据上风。     

基于劣化度的装备健康状态评估模型

为了准确评估装备的健康状态,实施装备的状态维修,引入劣化度概念,结合装备的特点,确定了以装备特征参数劣化度为评估指标,运用变权模糊理论,建立了基于劣化度的装备健康状态变权模糊综合评估模型。结合地空导弹装备实际工作,进行了实例分析,验证了该方法的准确性和有效性。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

基于HMM的传感器位置优化模型

首先介绍了隐马尔可夫模型(HMM)理论,并对HMM健康状态评估的基本程序和方法进行了研究。HMM对系统健康状态评估具有所需样本少、识别精度高及分类明显等优点,利用隐马尔可夫模型对传感器的不同位置进行评估,从定量的角度对传感器位置的优劣进行评价,提出了利用隐马尔可夫模型对传感器在不同位置上的效果进行评价的方法。最后,利用齿轮箱实验数据,分析验证了方法的实施流程和有效性。     

连续时间参数滤波问题的非标准方法

本文应用非标准分析中的Ｎｅｌｓｏｎ近初等过程方法,得到了与标准的连续时间参数滤波问题等价的近初等过程的滤波公式,并由此得到了标准的连续时间参数情形地滤波公式．     

一类分段线性费用网络流问题

本文通过把一类分段线性费用网络流问题化成线性费用网络流问题,给出了求解这类分段线性费用网络流问题的算法。     

频率响应软约束的宽带自适应波束形成

针对常规线性约束最小方差(LCMV)波束形成中输出信干噪比(SINR)较低问题,提出了基于频率响应软约束的宽带自适应波束形成方法,该方法在LCMV波束器的约束条件基础上,增加对期望方向阵列频率响应软约束,可以得到近似无失真信号输出,同时增加波束抑制干扰噪声能力,提高输出SINR性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

伴随法在防空导弹脱靶量研究中的应用

基于小角度假设,建立了末制导阶段弹目相对运动的线性化模型.根据该模型,由直接法仿真得到了目标机动情况下的脱靶量曲线.分别由系数矩阵法和框图法得到了原系统的伴随系统,伴随系统仿真结果和直接法仿真结果的比较说明伴随法能很好地对线性时变系统进行仿真.与直接法比较,伴随法效率较高,适用于导弹制导系统的初步分析.     

基于DAC5686的线性调频信号产生方法研究

研究了基于DAC5686的线性调频信号产生方法。分析了线性调频信号及其产生原理,研究了DAC5686工作原理,设计了信号产生电路,给出了线性调频信号的实现实例．结果表明,该方法可以灵活地产生所需线性调频信号,从而满足某型地空导弹制导雷达中频接收机性能测试的需要．与传统的线性调频信号产生方法相比,该方法降低了系统设计难度,缩短了开发周期,提高了设计的可靠性,具有较高的实用价值,对于其它场合频线性调频信号的产生也具有一定的借鉴意义．