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101.
根据OFDM调制特点,并结合混沌序列伪随机以及初值敏感特性,提出了一种基于OFDM技术的宽带自适应多目标混沌干扰系统。该系统可灵活实现干扰频带控制,并能根据目标特征灵活调整功率谱形,还可以实现多目标同时干扰。该系统选用混沌序列作为基带干扰源,具有类随机性能好、计算量小、序列数量众多等优点。仿真结果表明:该系统具有灵活的干扰频带和功率控制能力以及优异的时频遮盖性能,可用于对多目标进行自适应干扰。  相似文献   
102.
为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。  相似文献   
103.
从激波/湍流边界层干扰机理以及流动控制的迫切需求入手,从自适应涡流发生器、自适应鼓包、自适应微射流以及自适应次流循环四个方面对激波/湍流边界层干扰中的自适应控制技术研究进展进行了总结。分析认为,结合AI技术发展自适应流动控制技术,加速控制方式智能化,可作为新一代高超声速飞行器宽速域飞行的重要技术手段。具体来说,就是通过调节外加激励对高超声速飞行器不同区域实现局部流动加/减速、气动热防护、气动控制等功能,根据流场参数建立控制反馈回路,自适应调整局部流场结构,以满足工程实际需求。  相似文献   
104.
采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。  相似文献   
105.
对于具有测量的线性离散系统,在系统动力学噪声与测量统计特性未知的情况下,本文推导出了噪声统计特性在具有正态-逆Wishart分布验前信息情况之下的Bayes极大验后(MAP)估计及其实时迫近,从而获得了系统的自适应滤波  相似文献   
106.
由于多余力矩严重影响了电动负载模拟器的加载性能,提出了一种复合控制方法对该问题进行研究。首先考虑承载对象运动带来的干扰,建立了系统的数学模型;然后,针对控制系统单独采用前馈补偿或自适应控制方法的局限性,进行了基于前馈控制和模型参考自适应控制的复合控制系统设计,并利用Lyapunov函数的方法构造了自适应控制器。最后的仿真结果表明,采用复合控制方法能够大幅度消除电动负载模拟器的多余力矩,验证了控制策略的可行性。  相似文献   
107.
为了控制起重机吊重摆动幅度在最短时间内衰减到规定范围或平衡点附近,同时考虑到由于外界不确定性因素导致的系统模型的不确定性,设计了自适应径向基函数Radial Basis Function(RBF)神经网络补偿控制器。RBF神经网络对系统模型的未知函数进行辨识,并将辨识信息提供给控制器。实验结果表明:吊重摆角约在5s时跟踪给定幅度的正弦信号,并在参考信号发生突变时,摆角仍在给定的范围内;RBF神经网络约在5s后几乎以零误差辨识未知函数。所设计的控制器对不确定性因素具有较强的鲁棒性,这也验证了控制系统稳定性证明结论。  相似文献   
108.
复杂适应系统理论为我们研究军事系统提供了崭新的视角,避免了传统的基于还原论方法研究军事系统机械分隔忽略系统要素之间相互作用的问题,可以得到军事系统全面准确的认识,对于深入研究一体化联合作战的本质内涵、基本特征和主要方法,尽快形成一体化联合作战的理论体系具有重要意义。文章通过分析军事系统特点得出军事系统是复杂适应系统的结论,在此基础上,从复杂适应系统理论的角度分析了一体化联合作战的内涵及提高军事系统一体化联合作战能力需要重点解决的四个问题。  相似文献   
109.
简要介绍了自适应旁瓣对消的基本原理。重点研究了自适应旁瓣对消在机载脉冲多普勒雷达中的工程实现方法,该方法打破了自适应旁瓣对消目前只能应用于采用低重脉冲重复周期的脉冲多普勒雷达的限制。通过对自适应旁瓣对消结果的分析,表明该方法完全能够满足现有机载脉冲多普勒雷达抗有源旁瓣干扰的需求。  相似文献   
110.
自适应神经模糊推理系统(ANFIS)及其仿真   总被引:6,自引:0,他引:6  
自适应神经网络模糊推理系统ANF IS是模糊控制与神经网络控制结合的产物。讨论了ANF IS的结构及其特点,并利用M ATLAB的专用工具箱进行了仿真研究,取得满意的效果。  相似文献   
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