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991.
992.
针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。 相似文献
993.
为向开展具体的风洞虚拟飞行试验技术提供引导,针对应用于飞控系统评估的风洞虚拟飞行试验系统及关键技术进行了分析。基于传统意义上的飞控系统评估方法的不足,分析风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估的优势;按飞控系统常用的姿态控制回路及制导控制回路的组成形式,介绍风洞虚拟飞行试验系统方案与工作原理,详细分析它与半实物仿真系统的差异;分析风洞虚拟飞行试验应用于飞控系统评估需解决的关键技术问题,包括风洞虚拟飞行试验评估方法、飞行器模型设计技术、飞控系统改进技术及模型支撑技术。 相似文献
994.
基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。 相似文献
995.
针对雷达对抗中转发式欺骗干扰的抑制问题,提出一种基于频率分集阵列的干扰鉴别方法。频率分集阵列中,目标回波在相邻阵元间产生的相位差与距离、角度呈线性关系,而假目标不满足该关系。对目标回波和多类假目标干扰在频率分集阵列接收端的相位差进行理论推导,详细分析匹配滤波、信号混合、移频等因素对相位差的影响,并给出了假目标鉴别的具体流程。理论分析及仿真结果表明,该方法能准确提取混合信号的相位差信息,有效对抗多种类型的转发式欺骗干扰,且鉴别性能对干信比、信噪比均不敏感,具有较强的环境适应性。 相似文献
996.
飞网构型设计对提高空间飞网系统的展开抓捕性能具有重要意义。用小弹性模量分析方法对空间飞网构型优化设计问题进行了研究。以绳网中内力分布均衡性为优化目标,选取飞网抛射过程中最大受力时刻为研究工况,赋予绳索单元极小弹性模量,进行静力学计算,并以变形后的结果为初始条件进行迭代分析。优化结果表明,绳网中的内力分布随迭代步数的增加而更趋于均匀。在不改变绳网拓扑结构的前提下,本文所建立的优化设计方法为空间飞网构型优化设计提供了一种参考途径。 相似文献
997.
全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。 相似文献
998.
TSO-C151b标准中近地告警包线为通用模型设计,未结合飞机的自身特性。为精确给出飞机过大下降速率告警包线,通过结合飞机自身气动特性和操纵特性,分析告警机理,建立飞机六自由度仿真程序。依据飞机发动机数据、气动力数据、质量特性数据等,建立仿真模型及操作程序,实时模拟飞机各舵面的操作响应过程,以及飞机的运动姿态和飞行轨迹,计算飞机在不同下降速率时拉起的损失高度,设计近地告警包线。实际试飞数据验证了模型设计合理,计算结果准确。同时,将仿真计算得出的告警包线与TSO-C151b对比,给出适用于飞机的近地告警包线使用建议,保证飞机飞行安全。 相似文献
999.
1000.
构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。 相似文献