基于形态分量分析和EEMD样本熵的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号故障特征较难提取的问题,提出了结合形态分量分析(MCA)和总体经验模态分解(EEMD)的自动机故障特征提取方法。根据自动机振动信号组成成分的形态差异,利用形态分量分析方法构建不同的稀疏字典对各组成成分进行分离,消除噪声分量,提取出反映主要故障特征的冲击分量;对所提取的冲击分量进行EEMD分解并计算各IMF分量的样本熵值,以此作为故障特征向量输入基于离子群优化的支持向量机(PSO-SVM)进行识别。通过自动机典型故障诊断试验表明:形态分量分析方法可有效分离出自动机振动信号中的冲击成分;同时,所提出的特征提取方法能够有效地进行自动机故障诊断。     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

移动终端基于机器视觉的器材识别研究

提出了单兵移动终端离线状态下基于机器视觉的装备器材识别的方法,从图像采集、图像预处理、特征提取及数据匹配3个模块展开分析。简要介绍了手持终端图像采集的相关考量。通过畸变校正、降噪、轮廓提取等,得到器材的轮廓图像,为特征提取做好准备。选取器材的几何形状特征作为识别依据,通过ORB算法得到图像的特征向量,并进行匹配,达到识别器材的目的。实验测试数据表明,该算法具有较高的识别率和良好的实时性。     

“信息快车”领航程

记得2001年刚从地方大学毕业入伍来到巴中军分区工作时,看着陈旧的营院大楼,落后的办公设施,心中不免暗暗叹气:运气真不好,被分配到了这儿。当时,整个军分区仅有两部摇柄军线电话,一部安装在传真室,一部安装在值班室。每逢上级要求召开电视电话会议。只能将值班室的军线电话接到会议室连上扩音器供全体官兵使用,由于信号衰减严重,很难听清会议内容。军分区的微机室也配发了几台微机以供打印文档,但落后的性能根本不能满足工作需要,而且     

基于模板的态势估计推理模型与算法

分析了态势估计的三级模型,给出了基于模板的计划识别推理框架,研究了态势估计推理算法,并提出一个通用的态势估计模板匹配算法,最后运用专家系统工具CLIPS实现了事件/活动、军事计划的模板表示及推理,结果表明使用模板匹配的方法实现态势估计是有效可行的。     

空中目标类型识别的直觉模糊集方法

在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。     

基于PXI的舰炮电气设备通用自动测试系统

采用虚拟仪器技术,并通过软件产生模拟信号拉制设备的运转,完成动态信号的提取,实现电气设备测试系统的研制.该系统具有通用性、高效性和易用性等特点,具有较好的实用价值.     

高斯色噪声背景下基于正交变换的确知信号检测

Karhunen-Loève(K-L)变换可以完全去除色噪声背景下接收信号的相关性,但计算量较大,在实际应用中容易受到限制。为此,提出了一种基于正交变换的确知信号检测方法。该方法通过选取具有快速变换算法的正交矩阵来近似K-L变换,避免了直接求解噪声协方差矩阵特征值与特征向量的繁杂过程。通过仿真比较分析了一阶高斯-马尔科夫过程下基于K-L变换和基于正交变换的检测性能,结果表明:二者检测性能相近,但后者的计算效率有明显提高,具有更高的工程应用价值。     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别

针对现有空袭目标属性识别方法存在的不足,提出了一种基于模糊二叉树支持向量机的空袭目标属性识别技术。该方法充分发挥了模糊二叉树支持向量机解决二类分类问题的优势,有效地提高了识别率和识别速度。最后给出了与现有识别方法的比较结果,证明了该方法的有效性。