对几种预警探测方式问题研究

随着高科技武器装备在战争中的使用,预警探测问题也越来越重要,如何更好地运用预警探测装备已经成为预警探测能力的“瓶颈”。结合实际,对几种装备的预警探测问题进行了分析,研究了舰载直升机、雷达哨舰及侦察机等预警探测设备的战术运用,最后给出了这几种预警探测装备的合理战术运用方法。     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法,并对其进行了改进,以提高诊断效果.最后,通过仿真验证了该方法的有效性,并提出了下一步的研究方向.     

液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统

为了提高液体火箭发动机涡轮泵的安全性,降低其故障带来的破坏性,设计了某型液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统(TP HMS),工程实现了TP HMS的测试硬件子系统、实时故障检测子系统、试车后数据分析子系统和实时数据库支持子系统等,讨论和分析了TP HMS的功能和执行流程,然后利用历史试车数据与转子试验平台数据对TP HMS中的多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)进行了离线和实时在线验证;利用自适应时频谱对测试数据作进一步的分析。结果表明,MATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力;自适应时频谱能有效抑制时频交叉项的干扰,准确给出故障信号的时间和频率信息。因此,TP HMS适合于液体火箭发动机涡轮泵健康状态监控。     

基于HMM的FOPEN UWBSAR图像中的树干杂波抑制

树干杂波是叶簇穿透(FOPEN)超宽带合成孔径雷达(UWBSAR)图像中叶簇隐蔽目标检测的主要干扰,能否有效抑制树干杂波是目标检测成功与否的关键。利用UWBSAR的大积累角成像特性所提供的目标方向性信息,基于隐马尔可夫模型(HMM),提出了一种识别并抑制树干杂波的方法。试验结果表明,该方法可有效识别并抑制FOPENUWBSAR图像中的树干杂波,增强叶簇隐蔽目标检测性能。     

多CPU探测机器人分布式体系结构研究

星球探测机器人是一个带有部分自主行为的自主智能机器人系统,它的体系结构不仅决定了系统完成任务的能力、系统对环境事件的反应能力,而且还决定了系统的健壮性.星球探测机器人的容错网络结构是系统设计的核心,文章提出了一个高可靠的分布式计算系统架构,并对架构的容错网络通信技术进行了分析.     

天基核爆光辐射探测方法研究

通过计算提出了天基核爆炸光辐射探测指标要求,根据对源项信号特征的分析,设计了具有通带为1～4000Hz带通滤波器的天基核爆光辐射探测电路,采取了降噪措施,并以实验检验了其灵敏度、信噪比、频率响应和动态范围等性能,提出了软件修正系统误差的方法．     

基于Markov链的分布式仿真系统最佳检查点间隔研究

基于HLA的分布式仿真系统作为一类特殊的分布式系统,其容错一般基于回卷恢复实现,在回卷恢复中检查点间隔的不同会对系统性能产生很大的影响。分析了分布式仿真容错与一般分布式系统容错的异同,根据不同仿真进程对仿真结果的重要程度对其进行了分类,定义并利用Markov链分析了采用回卷恢复时分布式仿真系统的可用度,得到了系统最大可用度对应的检查点间隔的求解等式,通过一组试验数据验证了该最佳检查点间隔求解等式的正确性。     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

小波变换在过零调制信号检测中的应用研究

将小波分析理论应用于配电网络过零调制信号的检测中,解决了在强噪声、低信噪比的配电网络中通信误码率高的难题,提高了系统的信噪比。给出了小波变换Mallat算法的分解和重构公式。信号仿真表明,应用该方法可以很好地从复杂环境下提取有用信号的特征。