基于神经网络的液体火箭发动机故障检测系统

提出和建立了一种用于液体火箭发动机（ＬＲＥ）故障检测的神经网络系统,这种系统包括两层：第一层由ＷＴＡ（Ｗｉｎｎｅｒ－Ｔａｋｅ－Ａｌｌ）神经网络组成,ＷＴＡ网络用于检测发动机故障输出模式;第二层由ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络组成,ＢＰ网络利用第一层次的输出结果作为输入显示故障大小。文中对ＬＲＥ故障检测进行了数值仿真,仿真结果验证了神经网络故障检测系统的优越性能。     

一种基于中值滤波和边缘检测中模板匹配的图象滤波增强算法

本文针对数字图象处理中滤波可使圈象边缘模糊的现象,设计了一种组合式滤波增强算法。该算法在边缘地区沿着边缘方向进行滤波增强,在其它地区则进行滤波平滑操作,消除噪声。     

舰载跟踪雷达捕获概率分析

论述了舰载跟踪雷达捕获概率的分析与计算方法,给出了影响跟踪雷达照准概率的误差环节,并对搜索雷达稳定平台的隔离剩余误差作了较详尽的分析。     

扇形搜索下反舰导弹末制导雷达检测性能分析*

反舰导弹末制导雷达在进行自动跟踪前,首先要在方位向和距离向上对目标搜索并进行检测。末制导雷达的检测性能与脉冲积累数目、信杂比和搜索方式密切相关。针对反舰导弹末制导雷达常用的扇形搜索方式,提出一种二项式积累OS-CFAR检测算法。该方法在一个方位搜索周期内对距离向回波进行非相参积累。仿真分析表明,与常规OS-CFAR算法相比,该检测算法提高了末制导雷达的检测性能。     

雷达实际平面探测威力模型与仿真算法研究

在考虑地物遮蔽的情况下,建立了3种程式雷达实际平面探测威力的数学模型,并对参数获取、盲区估算等问题进行了讨论。给出了一种基于DEM数据的雷达实际平面探测威力实用算法,实现了雷达在任意高度层的实际平面探测威力的自动仿真生成。应用表明,雷达实际平面探测威力图绘制的精度和效率较传统方法有较大提高。     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

混合不确定条件下的飞行器级间分离可靠性分析

为量化飞行器级间分离过程随机不确定性和认知不确定性的综合影响,结合概率和区间理论混合模型特点,提出了一种基于随机和区间理论混合模型的飞行器级间分离可靠性分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,针对级间分离结构的几何特点,设计了一种快速碰撞检测方法,进而构建了分离任务的可靠性分析混合模型。通 过将该模型转化为随机可靠性分析的无约束优化问题,考虑分离过程中复杂外力及力矩导致功能函数高度非线性的特点,利用高效全局优化和主动学习Kriging方法实现无约束优化问题高效求解。结合实例表明,该方法能够准确描述混合不确定性因素对飞行器分离过程的影响,给出了飞行器分离任务可靠性区间,可为飞行器分离方案的精细化设计提供决策支持。     

外加信号增强随机共振在微弱信号检测中的应用

在利用随机共振检测微弱周期信号的基本原理基础上,给出一种通过外加可控信号激励出随机共振现象,并将之应用于微弱信号检测的方法。采用仿真信号对该方法进行了验证,通过归一化尺度变换,将该方法的适用频率扩展到机械系统特征信号频段。结果表明,该方法简单可行,能把信噪比较低的周期信号从强背景噪声中提取出来,在机械故障检测中具有应用前景。     

稀疏图DS-CDMA系统设计

DS-CDMA是在扩频技术上发展起来的多址接入方式,但在用户接入数量过载时难以保证高质量的通信性能。基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大限度地减少了用户间的相互干扰。借助图模型的相关理论,把适合于稀疏图的置信度传播算法应用于该系统,进行多用户检测,通过码片与用户之间的消息迭代来消除噪声和多址干扰带来的影响。结合计算机仿真,从不同的角度测试了系统的误码率等性能。理论分析与性能验证表明,稀疏图DS-CDMA在接入用户数量远远超过系统容量的情况下,依然具有优良的性能。     

星载AIS检测概率建模与仿真分析

针对现有星载AIS检测概率低的问题,对星载AIS接收信号冲突和检测概率进行了研究和论证,并对影响检测概率的诸多因素进行了分析。分析了星载AIS与地面AIS的差异性,指出了星载AIS面临的新挑战。重点对星载AIS信号多网冲突问题进行了研究,建立了一种基于船舶分布密度函数的星载AIS检测概率模型。通过分析时隙冲突、船舶动态、轨道高度、天线类型和B类AIS船舶等因素对系统检测概率的影响,为工程设计和性能评估提供了一定参考依据。