基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

改进的基于迭代算法的Weibull分布杂波模拟方法

杂波在雷达环境模拟中具有非常重要的地位.基于ZMNL(无记忆非线性变换法)的Weibull分布雷达杂波模型,可以很好地描述海杂波.但这种模型,因其非线性变换前后相关系数之间的关系公式复杂,很难用直观的方法求解.针对这一问题,提出了用迭代算法来求解该非线性公式的过程,并给出了应用该方法进行杂波仿真的具体步骤及仿真结果,证明了该方法的准确、可行性.     

基于微分进化算法的盲源分离

将微分进化算法的优点引入到盲源分离中,提出了基于微分进化的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为代价函数,采用独立分量分析的方法对瞬时混合的信号进行盲分离。盲源分离中常用的自然梯度算法是一种局部寻优算法且收敛速度较慢,而微分进化算法是一种全局寻优算法且具有并行性、易实现等优点。分别用无噪仿真信号和有噪仿真信号对提出的算法进行仿真实验,比较了基于微分进化算法的盲源分离、基于粒子群优化算法的盲源分离和基于自然梯度算法的盲源分离的分离结果。结果表明:基于微分进化的盲分离算法收敛速度快,分离效果也比较好。     

一种圆阵垂直平滑解相干算法

基于均匀圆阵(UCA),提出了一种垂直平滑解相干算法.利用在两个垂直的方向上平移,得到多个平移后的协方差矩阵.对其进行平均,将协方差矩阵的秩恢复为满秩,实现解相干,完成对相干信号的DOA估计.仿真结果表明,该方法具有较好的可行性.     

VC实现故障诊断的智能化

针对大规模集成电路或非线性电路的故障诊断存在着定位困难和诊断速度低的问题,而且传统电路专家诊断系统有一定的缺陷.结合神经网络用于诊断的优点和VC程序的通用性强等特点,构造了一种神经网络的故障诊断系统,并且介绍了该系统的设计思想、实现过程及诊断实例.     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度.     

基于算法估计的网络端到端时延测量方法

在网络端到端延迟的测量中,常用的方法大多是通过发送探测包来直接得到端到端的时延值.由于存在时钟不同步的问题,所以测量结果的误差较大.针对此问题,在Sue B.Moon提出方法的基础上进一步改进,提出了一种基于算法估计的软件方法,该方法更好地解决了收发时钟不同步的问题,提高了测量的精度.     

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.     

AVS解码中插值算法的硬件实现

在AVS标准中的插值算法采用分像素提高视频解码的清晰度,也是解码端主要的访存和计算瓶颈.为了得到分像素位置的像素值,需要参考其周围相邻的像素值;针对亮度和色度插值设计了一种基于流水线的并行架构,计算出不同位置上的分像素值,提高了解码系统的运算速度,与其他设计完成的解码器模块配合,在FPGA上实现AVS高清实时解码.