基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法

为了解决脉冲星方位误差估计中卫星位置误差对估计结果的影响,提出一种考虑卫星位置误差的增广脉冲星方位误差估计算法。为满足可观测性条件和保证尽可能低的矩阵运算维数,算法将卫星的位置误差标量作为增广状态。结合脉冲星方位误差估计基本原理,重新推得增广算法的状态及观测方程,并通过理论分析证明了算法的可观测性。最后仿真结果表明,当卫星位置误差导致传统算法的估计结果偏差较大时,该算法依然能够保证0. 01 mas的赤经和0. 3 mas的赤纬估计精度。不同方向的位置误差对方位误差估计精度影响较小。     

博弈条件下基于SINR的制导雷达波形设计

针对电子战环境中用于扩展目标检测的制导雷达波形优化问题,提出了3种博弈策略模型,并针对不同博弈策略模型分别给出了波形优化策略。在前两种模型中,以最大化信干噪比为准则,在杂波条件下采用注水法优化波形;在第3种模型中,给出了智能雷达与智能目标之间的均衡解,并采用两步注水法得到了最优波形设计方案。仿真结果展示了不同条件下制导雷达和目标的功率分配策略。     

外军紫外告警技术的研究现状

介绍了各国对紫外告警技术的研究情况,详细列出了美国人Hall的测量数据和美国空军使用Plexus软件计算的数据,并由此得出不同作战距离的太阳光子数,供紫外告警设备设计参考。     

“三链”视角下智能制造创新发展机制研究

“人工智能+制造业”是我国制造行业转型升级的必经之路。政策链、研发链与生产链的有机结合能够为智能制造发展创造技术条件、功能条件和价值条件。因此，从内部互动的视角探讨其对智能制造创新发展的驱动效应显得尤为必要。本文认为三种链条在并存关系中呈现“去中心化中坚持中心、独立运行中保持协同以及模糊边界中守持边界”的基本特征，三者相互纠缠、互嵌共生，深刻影响着智能制造的创新绩效。因此，建议增强政策链的协调性，提升对研发链和生产链的适切性影响；提高研发链的创造性，强化对政策链和生产链的互动力功能；改善生产链的融合性，加强对政策链和研发链的调适力作用。预计通过“三链”协同促进要素高效配置的观点将对新时代建设制造强国具有一定的参考意义。