基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

基于实数编码遗传算法的超宽带波形设计

采用实数编码的遗传算法对超宽带(UWB)波形进行了独特设计。以正弦高斯脉冲作为基函数,提出了一种新的适应度函数表示方法,应用此方法设计出了更符合美国联邦通信委员会(FCC)提出的辐射掩蔽特性要求的脉冲波形,并对设计脉冲进行了链路预算。仿真结果表明:采用实数编码的遗传算法优化设计得到的超宽带波形效果好且仿真时间复杂度低;与随机组合脉冲相比,设计出的脉冲在信号传输性能方面更具优势。