装备CBM与IETM智能维修系统的集成研究

现代装备维修由以手册为中心的事后检测发展为以信息为中心的状态分析,先进的分析技术集成于装备及其服务中.针对基于交互式电子技术手册(IETM)智能化维修系统在数据交互和诊断推理过程中的互操作性要求,提出了面向开放系统体系结构(OSA-CBM)的基于状态维修(CBM)系统与IETM系统的集成框架,框架给出了CBM与IETM...     

混沌时间序列中弱信号的检测

介绍了混沌的基本特性,利用混沌时间序列对RBF神经网络进行训练,则训练好的神经网络对混沌序列未来时刻的值具有一定的预测能力.若混沌序列中包含有目标信号,则其混沌特性将受到影响,导致神经网络对其预测误差的增大.这样可根据预测误差对淹没在混沌杂波及混沌杂波加一定强度的白噪声中的弱目标信号进行检测.仿真结果表明这种方法优于传统的目标检测方法,有着较好的杂波抑制能力.     

提高水雷探测效果的声纳图像增强算法

对灭雷具系统中显控台对高分辨率图像声纳信号进行转换的计算机辅助探测算法进行了探索,重点介绍了一种能够增强声纳图像中目标信号显示效果的先进算法.从而可以使声纳对目标扫描后的图像更加清晰,与背景对比效果更加明显.为便于理解和比较,同时还引用了已经被国外普遍应用的三种其它算法.     

基于排挤机制改进的多目标进化算法

进化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法。为加快收敛速度,提高收敛精度,在已有算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,引进小生境思想,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。     

虚拟心脏介入手术系统的血流模拟

虚拟心脏介入手术系统的血流效果模拟是系统中模型模拟的关键。实时而准确的血液流动效果增强了虚拟手术系统的真实感。在分析心血管内的血液流动物理模型的基础上,结合弹性腔模型,采用了改进的粒子系统方法,建立和实现了新的虚拟心脏介入手术系统的血流模型,满足了心脏介入系统的实时性和真实感要求。     

FPGA的多目标激光测距系统的设计与实现

较之传统的测距方法,多目标测距可以在一次测距过程中,对测距范围和测方向上出现的多个目标同时进行测量,从而大大提高了激光测距系统的实用性和灵活性.针对激光测距系统中多目标的捕获技术进行了较深入的研究讨论.并采用先进的微处理器技术和可编程逻辑技术,设计了基于FPGA的多目标激光测距系统,较好地实现了集群式多目标捕获的关键技术.     

战场目标价值偏好不确定分析模型

根据作战需要对战场目标价值进行分析并确定其先后顺序是炮兵、防空兵作战指挥员及指挥自动化辅助决策系统的一项重要任务.对目标价值分析算法进行了总结,分析了模型的一般结构特征.为解决以往算法中指标权重不确定性带来的问题,根据多属性决策的特点,运用模糊决策理论提出偏好不确定的战场目标价值计算模型.同以往目标价值分析算法相比,该模型具有较好的适应性及可操作性,为炮兵防空兵指挥员的决策行为提供了依据.     

C3I网络复杂性的度量

从信息过载的角度提出了一种C3I网络复杂性的度量方法,并给出了具体的计算步骤.该度量具有清晰的物理意义,能够直观地反映C3I网络中的信息流的阻塞程度.研究发现,C3I网络的复杂性不仅与网络拓扑结构有关,而且与信息源的信息流产生速度、有向边容量以及传输规则相关,并且C3I网络复杂性度量中存在着突变拐点.最后通过一个案例对提出的C3I网络复杂性的度量方法及步骤进行说明.     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

车辆导航Kalman滤波衰减因子自适应算法实现

系统介绍了车辆导航系统中卡尔曼滤波器的设计,给出了误差校正的方法.提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法.并在INS/GPS组合导航系统中进行了计算仿真,结果表明该算法能够较好地估计出衰减因子的大小有效地抑制滤波发散,提高导航精度.