一种基于Mellin变换的水声宽带相关模糊函数的快速算法

提出了一种基于Mellin 变换的快速算法,其特点是在给定的某一时刻得到不同尺度下的变换结果,算法的运算量与待分析的时延成正比,而在固定时刻下的运算量为两个2M点的FFT和一次2M点复数乘法(M为待分析的尺度的个数).该算法的优点是实时性好,且适合于水声信号领域尺度跨度小、尺度分析较细的特点,并给出了与直接法、CZT法的比较结果.     

基于最小均方插值的码元同步算法研究

从软—硬件协同设计的角度出发 ,提出了软件无线电系统中码元同步的一种实现方案。该方案以信号插值为理论基础 ,用软件实现整个码元同步过程。其特点是以估计性能更佳的最小均方滤波器替代传统的多项式插值滤波器 ,并利用软件实现时可以进行大批量数据缓存的优势 ,提出能量检测算法 ,以克服半码元周期传输延迟时出现的高误码率问题     

软件无线电概述

软件无线电是近年来在通信领域兴起的一个热点,在军用通信和移动通信中都有着极大的应用前景。本文综合论述了软件无线电的概念,以SpeakEasy计划为例,介绍了软件无线电的研究现状,最后就其中的关键技术提出了我们的看法。     

基于分层核粒子滤波的快速运动目标跟踪

针对目标发生快速、运动不规则及遮挡等情况下的跟踪问题,提出了一种分层核采样策略。首先通过先验转移和后验转移分别预测2组粒子来建立联合分布,利用聚类算法近似联合分布粒子集的混合高斯分布;然后对每个聚类进行采样;最后采用均值漂移算法将粒子移动到后验密度的局部极值处。实验结果表明:算法在目标发生快速机动情况时,跟踪性能优于传统粒子滤波、核粒子滤波及分层粒子滤波,且对遮挡具有较好的鲁棒性。     

BIT系统的三态马尔可夫模型分析

BIT技术是改善系统测试性和诊断能力的重要途径,但是较高的虚警率一直是阻碍BIT广泛应用的一个重要原因。研究过程中将系统状态划分为正常、间歇、故障三种状态,建立了马尔可夫模型,分析、对比了三态模型与两态模型的关系。理论分析结果表明:基于三态模型的BIT,在提高故障检测率的同时,还可以较大程度地降低虚警率。     

基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析.对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法.利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数.根据分类图像的特点,采用自...     

序列近似优化方法及其在火箭外形快速设计中的应用

针对序列近似优化方法在代理模型构造与采样策略等方面的不足,基于采样点局部密度,引入与局部密度成反比的样本点影响体积概念,通过优化总影响体积确定径向基函数最优核宽度,满足序列近似优化过程不同规模、非均匀样本条件下的函数近似需要;建立潜在可行域最大距离加点准则,并与潜在最优加点准则结合平衡算法的探索能力与开发能力;建立三步收敛判定准则;构建改进序列近似优化的算法流程。对于Golinski减速器的优化设计问题,算法在目标函数调用42次后便搜索到全局最优解,体现了其良好的全局寻优能力与搜索效率。以"天航二号"火箭为例,建立其外形优化问题数学模型,所提优化方法在调用原始计算模型165次之后便搜索到全局最优解,大大提高了设计效率,同时飞行试验也表明设计结果满足要求。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

系统频率偏差对同时全极化测量的影响及其校准

目标极化散射矩阵的精确测量是全极化雷达极化信息处理的前提和基础。基于正负线性调频信号，针对采用数字解线性调频处理的同时全极化测量体制雷达，分别推导了雷达中频频率偏差和采样频率偏差对同时全极化测量影响的数学模型，提出一种雷达中频频偏和采样频偏的联合估计与校准方法。仿真和实测数据表明：雷达系统频率稳定度会引起不同通道极化测量结果峰值位置和相对相位的变化，采用所提方法能够有效校正峰值偏移，补偿相位误差，提高目标极化散射矩阵测量的精度。