EHF军用卫星通信频段的选择

EHF卫星通信已进入实用阶段,在商用及军用中均具有重要的应用价值。EHF频率资源十分丰富,如何确定具体的上／下行频率范围是系统设计中的关键课题。本文从抗干扰、低截获概率、降雨损耗及设备小（微）型化等方面的要求,讨论了军用EHF卫星通信系统频段选择的基本考虑,从而得出综合权衡的结论。     

未修正单炮基线的误差及其对射击效率的影响

如果高炮系统的指挥仪没有修正炮阵地中心至各炮的基线,则会产生射击误差。本文分析了由此而产生的射击误差的特性,计算方法及其对高炮系统射击效率的影响。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。     

快速JPDA算法的递归和并行实现

本文从联合关联事件的构造出发，讨论关联假设事件的分层构造，以达到降低计算量的目的。这里的层次可从０取到Ｌ，０层表示没有任何目标能够跟当前的观测数据关联，Ｌ层表示共有Ｌ个目标可以跟当前扫描得到的观测数据相关联。本文的关联事件的构造中，各层次的搜索具有递归性并可以独立进行，因而可以并行实现。文中还将本文的方法跟有关文献作了比较，并且给出相应的计算机仿真实验及其结果。     

纳米级变频器及加法器的新概率建模方法

纳米级数字电路应用时,必须考虑设备故障对纳米级设计的影响.在马尔可夫新特性随机场基础上,提出了纳米级变频器和加法器的概率逻辑模型,并用它们来建模概率行为.实验分析显示设备故障的概率分布极大依赖于系统结构及其他运行参数.     

反舰导弹纯方位发射捕捉概率计算方法

反舰导弹的纯方位发射对目标信息要求不高,在目标信息的探测越来越艰难的今天,是反舰导弹较为重要的一种发射方式,也将会成为未来海战场上常用的作战方式.介绍了反舰导弹捕捉概率的计算方法和传统纯方位发射的捕捉概率的计算方法,并从分析反舰导弹捕捉概率的计算模型和影响因素出发,指出传统的反舰导弹纯方位发射的捕捉概率计算模型存在不足,并给出了修正后的计算模型.     

基于PDA-UKF的杂波环境下单目标跟踪算法

提出将概率数据关联算法和不敏卡尔曼滤波相结合,用于杂波环境下的单目标跟踪。该算法同时解决了测量方程非线性情况下的滤波问题和杂波环境下的目标跟踪问题。给出了PDA-UKF算法的仿真过程,提供了一个基于距离、方位角、俯仰角的目标跟踪问题的仿真算例。理论分析与仿真结果均表明,该算法提高了滤波的稳定性和跟踪的精确性,具有较高的实用价值和广泛的应用前景。     

基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。     

FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究北大核心

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。     

基于深度学习的网络攻击检测模型

为提高复杂网络条件下网络攻击的检测检测精度、降低时间开销,提出一种基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制融合的网络攻击检测模型GP-CABL。GP-CABL能够有效抽取网络流量的最优特征,并能够充分学习网络流量的空间和时序特征,有效提升了检测精度、降低了计算开销。实验表明,GP-CABL针对主要网络攻击识别精度可达99.87%,相较当前研究有较大性能提升,并具有较好的鲁棒性。