针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略

针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略.根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型.在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合...     

侵入和不变流型的坦克炮控伺服系统研究

针对坦克炮控系统未知齿隙及摩擦,设计了基于性能的新型控制器.提出了基于侵入和不变流型(I&I)的未知参数估计率的构造方法,使调节函数的选取及I&I估计率的设计变得直接简便.由于未知齿隙及摩擦被充分的描述成有界扰动与非线性动态项的组合,从而避免了将其简单的考虑成“总扰动”所造成的被控系统性能的损失.该控制器可有效抑制负载扰动及参数变化所带来的影响.同时通过快速准确的估计系统参数实现了对指令信号快速精确的跟踪.     

基于改进半监督FCM聚类的复合材料超声检测脱粘缺陷识别

针对径向基（RBF）神经网络在进行超声检测脱粘缺陷识别时存在参数选择不确定、网络结构鲁棒性差等问题,提出一种改进的自适应半监督模糊C均值聚类（FCM）的RBF神经网络的方法,将kw近邻估计法和半监督模糊C均值聚类方法相结合,改进了隶属度函数,自适应确定聚类数目。将改进的RBF神经网络应用于超声检测脱粘缺陷识别,实验结果表明：与传统RBF神经网络相比,本方法减弱了孤立样本对网络结构的影响,增强了网络结构的鲁棒性,提高了脱粘缺陷识别的准确率,是一种较好的超声检测脱粘缺陷识别分类方法．     

RBF神经网络的C4ISR系统效能评估

针对当前效能评估方法存在人为因素干扰的问题,并考虑到RBF网络具有收敛速度快,无局部极小优点等优点,建立了基于RBF网络的C4ISR系统效能评估模型.模型采用K-均值聚类算法确定隐层节点数据中心和扩展常数;用最小二乘法进行输出层权值的修正;为防止病态,用目标总函数动态地确定隐节点的个数.最后,将得到的结果和BP网络输出...     

基于空时内插的机载双基地雷达杂波抑制方法

针对机载双基地雷达下视环境下非均匀地杂波的抑制问题,首先论述了抑制双基地机载雷达非均匀杂波的内插变换类空时自适应处理(space time adaptive processing,STAP)方法。然后在此基础上,提出了一种改进的空时二维内插变换方法(improved space time interpolation transfor-mation,ImSTINT)。该方法将训练样本的杂波子空间映射到单基地地基雷达的杂波子空间中,减少了变换后杂波子空间的自由度。仿真表明该方法比传统的内插变换类方法的杂波抑制性能好,且具有较强的稳健性和较少的样本量需求。     

基于PCA-RBF网络的储运过程管道堵塞故障诊断方法

针对现代储运过程管道堵塞故障诊断时,提取的过程参数多导致诊断速度慢、性能差等问题,提出了基于主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络故障的诊断方法。首先利用PCA方法对储运过程高维历史数据矩阵进行特征提取,提取的故障特征信息作为训练集,并给出故障特征信息的分类号;然后将其作为RBF神经网络分类器的输入输出进行故障模式识别。仿真实验表明：该方法应用于储运过程管道堵塞故障诊断,不仅大幅度地降低了诊断模型的训练时间,而且提高了诊断正确率。     

导弹俯仰通道制导控制一体化设计

根据弹目相对运动关系及导弹系统模型,建立了导弹俯仰通道制导控制一体化模型。利用反馈线性化方法将该模型转化成为可控线性系统,基于自适应反演控制方法设计了控制器对转换后的系统进行控制。仿真结果表明,制导控制一体化设计能够有效减小导弹脱靶量,缩短导弹系统响应时间。     

几种机动目标运动模型的跟踪性能对比

机动目标跟踪是目标定位与跟踪领域研究的难点问题之一.在分析Singer模型、"当前"统计模型、速度估计自适应模型的基础上,对这三种模型及算法进行仿真,给出了上述三种模型跟踪机动目标的精度与实时性的比较结果.     

超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术

在扩频通讯系统框架中,建立一种新颖的多阵元超声波测距定位系统。从测距系统的仿真结果来看,采用二进制相移键控(BPSK)直序信号数字相关解调技术和基于最小均方算法的超声波接收信道自适应均衡器,不仅可以克服本地载波(相干解调)相位偏移所带来的不利影响,而且可以抑制多径信道噪声干扰和接收信道增益、相位随机漂移对测量精度的影响,从而提高了超声波测距系统的信噪比和分辨率。此外,采用伪随机码扩频解扩方法,容易实现码分多址(只要给安装在大范围测量区域中多个传感器分配相应的伪随机码,就可以方便地辨认出各个区域传感器发出的信号),扩大超声波测距系统的测量范围。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法