陆军战术部队用天体系能力研究

以未来信息化战场联合作战为背景,强调天基资源在陆军战术部队作战体系中的重要地位,深入分析美国陆军天基资源运用现状和能力形成途径,从陆军装备转型建设实际需求出发,研究陆军用天(基)体系架构,阐述体系能力特征。     

基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究

研究了特征提取方法和匹配算法;设计了基于ARM的嵌入式指纹处理核心模块,并将其应用于综合业务平台的用户身份认证系统中;具有自主版权的认证加载模式实现了对登录平台的用户身份验证,识别率达到了99.3%.结果表明,该方法能确保平台系统的安全.     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于人工神经网络的特征压缩方法及应用

分析了人工神经网络特征提取方法用于特征压缩的原理,研究了多层网络的隐层提取模型、Oja网络模型和基于Sanger算法的网络模型,以坦克柴油机燃油系统典型故障的特征处理为例,采用Sanger算法对特征参数进行了压缩,实现了特征空间的约简。该方法有利于简化分类器的设计,对于解决复杂设备的状态检测与故障诊断问题具有重要意义。     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

Study on dynamic response of multi-degree-of-freedom explosion vessel system under impact load

In order to study the dynamic response and calculate the axial dynamic coefficient of the monolayer cylindrical explosion vessel, the wall of vessel is simplified as a multi-degree-of-freedom (MDoF) undamped elastic foundation beam. Decoupling the coupled motion equation and using Duhamel's integrals, the solutions in generalized coordinates of the equations under exponentially decaying loads, square wave loads and triangular wave loads are calculated. These solutions are consistent in form with the solutions of single-degree-of-freedom (SDoF) undamped forced vibration simplified model. Based on the model, equivalent MDoF design method (also called MDoF dynamic coefficient method) of cylindrical explosion vessel is proposed. The traditional method can only predict the dynamic coefficient of torus portion around the explosion center, but this method can predict that of the vessel wall at any axial n dividing point position. It is verified that the prediction accuracy of this model is greatly improved compared with the SDoF model by comparing the results of this model with SDoF model and numerical simulation in different working conditions. However, the prediction accuracy decreases as the scaled distance decreases and approaches the end of the vessel, which is related to the accuracy of the empirical formula of the implosion load, the simplification of the explosion load direction, the boundary conditions, and the loading time difference.     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。     

干扰及机动条件下的比例导引智能调控策略

由于红外诱饵干扰样式复杂、目标机动形式多变导致传统比例导引律极易被干扰。为提高采用比例导引方法的导弹性能，提出一种利用径向基函数网络调控比例系数及导弹发射时机的智能导引律。以飞行时间及脱靶量为参考，通过构建加权型指标函数将求解最优比例系数及发射时机问题转化为单目标优化问题；引入量子粒子群算法求解最优决策参量，并以其作为网络输出，干扰样式作为网络输入，离线训练径向基函数网络；为提高训练效率，结合K-means及K最近邻算法初始化径向基函数网络。仿真结果表明，当存在红外诱饵干扰时，智能导引律性能优于扩展比例导引律及自适应滑模导引律。