一种加入综合业务数据网的先进的卫星通信系统-DYANETⅡ

本文介绍了一种用于综合业务数据网的先进的卫星系统,称为“动态信道分配和选路的卫星辅助数字网(DYANETⅡ)”．DYANETⅡ利用卫星连通IDON用户并承担过量中继业务．DYANSTⅡ适用于补充地面通信系统的不足,以迅速在全日本扩展ISDN业务．先进的网络控制技术的发展使按呼叫逐个分配卫星信道以及为各种连接建立单跳连接成为可能．此外,借助于编号和收费系统以及户网络接口,DYANETⅡ能使卫星系统用户接收到与地面系统用户相同的ISDN业务。     

TX6392型通信装备综合测试仪

本仪器用于测试收发信机及单、三路载波机主要电性能。含10种仪表,可组合或单独使用。自动测试频率、功率、调幅度、频偏、调制频率、调制失真、信噪比、输出电平、失真度等,半自动测试灵敏度、选择性、振幅特性、净衰耗等。交流或直流供电,用24位5×7点阵[E]显示。测试结果可打印输出。     

坦克火控系统机动目标的自适应滤波与自适应解命中问题

在非制导火控系统中,为实现目标信息的自适应滤波与自适应解命中问题,机动目标模型应能实时识别,并要适应工作周期的各种变化。本文提出了“参数辨识模型”,首次完全满足了上述要求。     

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。     

模糊自组织神经网络及其在信息融合目标识别中的应用

本文重点研究了在目标识别领域中信息融合技术的神经网络模型,针对特征层融合的高维数、量纲不统一、信息表达方式差异等特点,利用模糊自映射神经网络来实现特征间的有效融合。经实验仿真证实,这一融合方法较单源识别正确识别率提高７个百分点左右     

ATR算法原理分析

随着现代微处理器和大规模集成电路、集成光路的发展,自动目标识别（ATR）算法技术在现代防御系统领域中具有越来越重要的作用。文章归纳了目标表示方法,着重对ATR算法──一统计模式识别算法、模板相关算法、基于模型的算法、人工神经网络算法,进行了概述和综合理论分析,并得出了一些有用的结论,为ATR系统学科的发展和应用奠定基础。     

大型杀爆战斗部动态威力计算

首先,对动态下战斗部破片杀伤威力和爆炸威力进行了计算,在此基础上,再对多发弹对同一目标的杀伤威力进行了计算。     

自组织特征映射神经网络用于非特定人语音识别

本文就Kohonen自组织特征映射神经网络模型采用其基本学习算法直接用于孤立字非特定人的语音识别时所存在的不足进行了改进。大量的实验结果表明,改进后的方法对得到良好的映射圈和提高识别率具有积极的作用。     

Fisher线性分类器在两类化学爆炸声源识别中的应用

对两类问题地面化学爆炸声源实时识别,按Ｆｉｓｈｅｒ准则设计线性分类器,采用理论训练、部分实验修正的方法建立判别函数系数,证明具有较强的分类能力。此外,它结构简单,计算,判别速度快,成本低,占用机时少。     

部分参数不准确的线性系统H∞状态估计滤波问题

本文研究了部分参数不准确的线性系统的Ｈ_∞状态估计滤波问题,或即参数鲁棒性Ｈ_∞估计问题。我们先把它简化为带δ参数的对象的Ｈ_∞状态估计滤波问题,采用Ｊ无损分解方法,推导出可解性条件和滤波器的全部显式通解。