超宽带雷达技术

超宽带雷达是一种新的雷达体制,是雷达探测技术主要发展方向之一。本文讨论了超宽带雷达的特点及可能发挥重要作用的应用方面,简要阐明了超宽带信号形式、关键技术内容以及国内外发展情况,最后对我国如何发展超宽带雷达技术提出了看法。     

战争中伪装能力的提高

瑞典巴拉居达公司在伪装技术界享有盛誉。本文介绍了该公司的概况和由该公司开发的主要伪装器材。     

探雷传感器

本文介绍了将金属探测传感器、探地雷达和红外传感器用于地雷探测的技术。     

电可控等离子反射镜

使用相控阵控制高频微波波束的另一个方案是电控无惯性宽带微波反射镜的方向。这样一个系统能为搜索或跟踪雷达控制一个或多个高功率波束。并且该系统具有宽的瞬时射频带宽。近期实验证实。该系统可构成平面等离子反射器。其电子密度高到足以反射Ｘ波段的微波功率。估算这些等离子薄层的微波波束功率传输能力,在告昨频率时可超过３ＫＷ／ｃｍ＾２。等离子体反射器是通过激励虚阴极和金属平板阳极之间的辉光放电形成的。它们都在１５     

探地雷达的改进与桥面探测

本文讨论了一种重要的探测技术,即混凝土桥面的探测技术,提出了以一种先进的探地成像雷达对桥面实施探测,并给出了模拟试验的结果。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

在线估计表面粗糙度的神经网络多传感器融合方法

针对机床智能加工对加工状况监测的要求,文中提出一种在线估计表面粗糙的神经网络多传感器融合方法,用该方法可获得表面粗糙度的较好估计。文中论述了该方法的特征提取,维数压缩和归一化等预处理方法,神经网络的构造及训练等内容。仿真表明,该方法是可行和有效的。     

基于自组织神经网络的雷达信号分选

本文介绍了一种基于自组织神经网络的雷达信号分选系统,概率神经网络通过计算输入信号矢量的联合概率密度实现贝叶斯分选,它与传统的信号分选算法相比在分选精度和资源利用率上有显著的提高。这种并行的神经网络计算结构也很适合于ＶＬＳＩ实现。本文还介绍了此系统在复杂雷达信号环境下的仿真分选试验。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。