自适应综合抗干扰通信中的若干问题

本文简要地讨论了研究和开发自适应,综合抗干扰通信系统的意义,介绍了一些自适应、综合抗干扰通信技术。     

美军的快速目标处理达到新水平

美军利用先进的图像和数据传输技术,建立起目标快速处理系统,使其飞行部队获得了更为有效的快速打击能力。     

一种微波高速数据传输扩频方案及其实现的研究

为了满足带宽受限条件下,高速扩频数传的要求,本文在详细地分析现有高速扩频调制解调方案及存在的问题基础上,提出并论述了一种采用循环移位噪声码和分级传输技术的改进型Ｍ元高速扩频数传方案,给出了方案硬件实现结果。     

深化认识统筹安排加强领导扎实搞好民兵报废弹药销毁处理工作

搞好民兵报废弹药销毁处理工作,任务艰巨,责任重大.我们一定要牢固树立和落实安全发展理念,以强烈的事业心责任感,履职尽责,勤奋工作,狠抓落实,稳妥推进民兵报废弹药销毁处理工作的安全发展.     

虚拟膝关节镜手术仿真系统的关键技术研究

虚拟手术仿真系统是医学仿真训练的有力工具,在医学教育领域有很好的应用前景。结合虚拟膝关节镜手术系统开发中的实际经验,介绍了系统开发过程中的几何建模、形变计算、力反馈与场景特效处理等关键技术与模拟仿真效果;文中的技术可推广应用到其他虚拟手术仿真系统的开发中。     

基于TSMD-SVM-HMM的机内测试智能降虚警方法

机内测试虚警问题是影响系统完好性和使用保障费用的重要因素。针对环境因素导致的虚警问题,设计了时间环境应力测量装置,应用支持向量机的小样本学习优点,建立虚警与环境因素的关联关系,应用隐马尔可夫模型的连续动态信号处理能力,描述系统长期工作历程中虚警的发生规律,提出了基于时间环境应力测量装置-支持向量机-隐马尔可夫模型的机内测试智能降虚警方法。最后,在某型直升机航向姿态系统上进行了应用与验证,试验结果表明:该方法有效识别出了机内测试的虚警。     

一种支持向量机增量学习淘汰算法

针对大规模数据集的分类问题,支持向量机的训练成为一个难题。增量学习是解决这一难题的思路之一。分析了新增样本加入训练集后支持向量集的变化情况,提出了一种基于密度法的支持向量机增量学习淘汰算法,淘汰了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。实验仿真证明这种算法是有效的。     

基于集值统计法确定掩护重点目标问题

确定掩护重点是地面防空作战的一个重点和难点问题.利用集值统计分析采集的数据更适合指挥员确定掩护重点的思维方式,用区间数对数据进行处理能较好地降低主观误差.通过对被掩护目标的价值度的求取,为确定被掩护目标重要性顺序和兵力分配提供了依据.算法推理严密,模型简单实用,易于编程实现,为确定掩护重点目标提供了一种很好的算法.     

基于RBFNN与D-S证据理论的反舰导弹模式识别

由于反舰导弹在速度、机动性等方面的显著潜力,已日益成为舰船的主要威胁.尽快识别反舰导弹类型对缩短系统反应时间,正确预测目标运动具有重要意义.针对从不同目标传感器提取的末制导雷达辐射源参数和弹道特性参数,对目标数据进行相关处理,应用径向基神经网络(RBFNN)分别对反舰导弹模式识别,仿真中充分考虑了各种误差干扰并进行容错性处理,仿真结果表明该算法的有效性.最后将两部分识别结果通过D-S证据理论进行综合决策,进一步提高了系统识别决策的可信度.     

支持向量机的可靠度时序预测分析与应用

提出了一种利用支持向量机进行可靠度时序预测的方法.通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定支持向量机的最佳输入变量;利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性,实现时间序列的非线性预测.最后,应用于某型发动机涡轮增压器可靠度预测,结果证明该方法具有较高的预测精度和较强的推广能力,对于一般意义上的可靠度监测具有重要的价值.