基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的雷达体制识别

由于现代战争中雷达体制的多样化、复杂化及其综合应用使得雷达体制识别中要处理大量复杂的高维数据,学习矢量量化(LVQ)神经网络不仅能处理有监督分类,而且相对于其他神经网络能以较小的计算量处理大量输入数据,所以采用LVQ对雷达体制进行识别,同时针对LVQ学习速率的变化可能引起学习算法不稳定,采用修正的学习速率算法.在简要介绍雷达体制和LVQ的基础上构造了LVQ神经网络对雷达体制进行分类.通过与径向基神经网络(RBFN)识别算法的仿真对比,证实了方法的有效性.     

稳像观察镜Z轴测量图像采集光学系统设计

提出一种明显改善稳像观察镜Z轴测量环境的新型检测装置,该装置将测试靶面及光学系统集成在一个平行光管内,减小了检测设备体积和调校环节, 提高了工作效率,对改进稳像观瞄系统参数的测量有一定的参考价值。     

自然场景车标数据集的构建及其应用

车标作为车辆身份的关键特征之一,在车辆的监控与辨识中发挥着重要作用。由于自然场景复杂多变,对其中的车标进行准确识别仍具有很大的挑战性。目前公开数据库很少且存在诸多局限,导致研究缺乏可信度和实用性。本文建立了一个面向自然场景的全新数据集,包含多种采集环境下的10 324幅、67类车辆图像。基于此数据集开展应用研究,提出一个目标检测与深度学习相结合的车标识别方法,包括车标区域定位和车标种类预测两大步骤。实验表明,该方法对复杂背景有较强的适应性,在涉及30种车标的分类任务中达到89.0%的总体识别率。     

预制破片侵彻靶板临界跳飞角变化规律

为研究预制破片侵彻靶板的临界跳飞角变化规律,采用数值仿真的方法对预制破片侵彻靶板的临界跳飞角变化规律进行分析.利用LS-DYNA有限元仿真软件,建立了不同形状预制破片侵彻靶板的仿真模型,通过与试验结果相对比的方式验证了模型的可信性.分析了破片形状、破片形状比例系数、破片入射速度和靶板厚度对临界跳飞角的影响规律.分析结果表明:在相同条件下,破片临界跳飞角按照圆柱形、方形和球形预制破片的顺序依次减小,随着破片入射速度和破片形状比例系数的增大而增大,并在一定范围内随着靶板厚度的增加而减小.     

基于多准则的战损装备抢修排序决策模型

通过对战场抢修排序原则的分析和量化,利用模糊综合评判的方法,建立了战场抢修排序的数学模型,可以有效地解决装备抢修中多个装备多准则排序的问题,为装备保障部门进行决策提供依据。     

测控站布局对区域卫星导航系统的影响

建立区域卫星导航系统的测控网是卫星导航系统要解决的关键问题之一。讨论国内测控站的布设问题,采用网格计算方法分析国内测控站对导航星座的可观测性。引入位置精度衰减因子PDOP和定轨中的法矩阵条件数,分析测控网对导航星座的观测几何结构强度以及测站位置分布对轨道确定精度的影响,仿真结果表明,利用我国有限的国土跨度和航天测控资源可以确保对导航卫星的测控任务的完成。对在国外布设测控站进行讨论和仿真,结果说明位于国外的测控站(如可在澳大利亚的珀斯设站)的加入能明显改善观测的几何结构强度、提高导航卫星的轨道精度。     

机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统

建立了一种机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统.该仿真系统可以针对仿真场景,传感器组合,传感器参数,跟踪算法参数, 跟踪算法的不同情况来评价跟踪性能,从而为跟踪算法的合理选择,算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支持.     

软件无线电技术在导弹无线电引信设计中的应用

将软件无线电技术应用于导弹武器的无线电引信上,提出了软件无线电引信系统的软、硬件实现方案。该方案是建立在中频数字化基础之上的,是将先进的信号处理技术应用于实践的尝试。     

基于光谱信息融合的发动机磨损状态监测

光谱分析技术操作简便、快捷, 是发动机磨损状态监测与故障诊断行之有效的主要手段。基于发动机磨损特征及其状态识别框架, 建立了其信息融合系统, 并结合实例, 分别应用磨损量信息融合、磨损率信息融合和磨损量与磨损率联合融合 3种方法, 得到发动机磨损工况的信任区间及其磨损状态。实践证明, 光谱信息融合方法可提高发动机磨损状态的识别率, 是发动机磨损状态监测的理想方法。     

预处理方法求解低马赫数流场的边界条件

通过求解预处理后的二维可压缩Euler方程 ,数值试验了常见的三种进口边界条件的提法及其对稳定性和收敛性的影响。数值试验结果表明 ,预处理后 ,在低马赫数时基于黎曼不变量的边界条件为反射边界条件 ,而另两种边界条件为无反射边界条件