弹性BP神经网络消除轮速传感器误差方法的研究

汽车轮速是汽车运动状态参数的主要信息源,是控制系统的核心,其精度直接影响这些系统的性能.为了提高轮速的精度,降低传感器的研制成本,提出了一种基于弹性BP神经网络的误差分析方法消除轮速传感器误差.将改进的BP神经网络--弹性BP神经网络用于误差分析,并提出误差匹配的算法.理论和仿真结果表明,该方法使绝对误差达到2×10-4>rad,能够有效地消除传感器误差,提高轮速信号的精度.     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

FDIA对雷达组网系统数据融合的影响分析

雷达组网系统将多部雷达组成互联互通的网络,作为典型的赛博物理系统,同样面临着赛博攻击的威胁。为了研究赛博攻击对其性能产生的影响,构建针对雷达组网系统交互式多模型(IMM)数据融合的虚假数据注入攻击(FDIA)模型。建立机动目标动态模型,以及单站雷达和雷达组网系统基于交互式多模型融合算法的分布式数据处理模型。分析虚假数据注入攻击的原理,并建立对应的数学模型。根据机动目标动态模型,进行实验仿真,结果显示虚假数据注入攻击对单站雷达目标状态估计的影响,明显大于对组网雷达目标状态融合估计的影响,验证了雷达组网系统数据融合对于虚假数据注入攻击具有一定的鲁棒性。     

“信息快车”领航程

记得2001年刚从地方大学毕业入伍来到巴中军分区工作时,看着陈旧的营院大楼,落后的办公设施,心中不免暗暗叹气:运气真不好,被分配到了这儿。当时,整个军分区仅有两部摇柄军线电话,一部安装在传真室,一部安装在值班室。每逢上级要求召开电视电话会议。只能将值班室的军线电话接到会议室连上扩音器供全体官兵使用,由于信号衰减严重,很难听清会议内容。军分区的微机室也配发了几台微机以供打印文档,但落后的性能根本不能满足工作需要,而且     

基于分数阶傅立叶变换的ARM检测技术

分数阶傅立叶变换(FRFT)是傅立叶变换的广义形式,对线性调频(LFM)信号具有很好的能量积累作用.针对反辐射导弹(ARM)雷达回波信号的线性调频特性,提出了一种基于FRFT的反辐射导弹检测方法,并根据ARM信号的调频特性将FRFF局域化,缩小了峰值搜索区域,提高了检测效率.仿真实验表明该方法能够在高斯、非高斯分布杂波环境下有效地检测ARM信号.     

雷达干扰资源一对多分配方法

在对雷达干扰资源分配的一般优化模型和求解算法进行分析的基础上,从提高资源利用效率的角度出发,提出了目标雷达分群思想,并建立了一种新的基于一对多策略的雷达干扰资源分配模型,通过对目标雷达群的一对一分配实现对单部雷达的一对多分配.最后,对该模型中一些关键性问题进行了探讨,如任务整合、新任务参数确定、任务优先级排序、干扰机位置部署以及单目标雷达群干扰效益评估等.     

混合信号边界扫描测试控制系统的设计实现

现代装备火控系统中混合信号电路越来越普及,为了实现对其快速故障诊断,以IEEE 1149.4标准为依据,设计实现了一个基于边界扫描技术的数模混合信号测试控制系统。仿真实验表明,该测试控制系统操作简便,测试准确,测试效果好,为装备电子系统机内测试应用奠定了基础。     

雷达侦察效能对防空兵群抗击效率的影响评估

从信息化条件下防空作战的实际需要出发,描述了搜索雷达与火控雷达的侦察效能对群抗击效率影响的基本特点,运用概率论和防空兵射击指挥理论,建立了防空兵群分散指挥和集中指挥时,搜索与火控雷达发现目标概率对群抗击效率影响的数学模型,结合实例计算分析了选择射击指挥方式时搜索雷达发现目标概率的临界值。     

六自由度装置滚转轴干扰源的诊断及其抑制

为了查找滚转轴出现定位偏差的原因 ,通过对比多种情况下滚转轴的反馈信号 ,结合相应的定位试验 ,查出了导致滚转轴出现定位偏差的干扰源。基于对滚转轴反馈信号被干扰原因的分析 ,有针对性地采取了多项措施 ,并给出了这些措施的效果。最终采用给Y轴驱动器单独供电的方式解决了这一难题 ,经风洞试验证明 ,效果良好