神经网络在随动系统测试中的应用研究

针对神经网络在故障测试中因训练样本集大而导致的诊断速度慢和性能下降等不足,提出区域法则,即将全系统化解为若干个子模块并用神经网络去分别匹配,以此达到加快诊断速度和提高诊断能力的目的,同时给出了典型训练样本的建立思路和网络结构的学习算法.实验表明,该方法在火炮随动系统测试中体现出了较好的诊断效果,具有一定的工程应用价值.     

基于相控阵雷达自适应波束形成的抗干扰技术

基于相控阵雷达自适应多波束,研究了相控阵雷达抗干扰的新方法,该方法把自适应波束调零控制技术、副瓣对消技术和极化选择抗干扰技术综合应用于相控阵接收多波束形成中,使相控阵雷达具有良好的抗干扰性能。     

大口径顶置火炮输弹机动力学研究

为解决大口径顶置火炮弹药自动装填系统的关键技术问题,提出了大口径顶置火炮输弹机各工作阶段的力学模型和动力学方程,并通过输弹速度与时间的计算分析,得到了3种输弹方式的输弹速度与时间关系曲线,其结果对大口径顶置火炮供输弹系统的研究具有较大参考价值。     

常用航迹初始化技术分析

评价了四种常用的航迹初始方法的性能,这四种方法是:基于规则的方法,基于逻辑的方法,霍夫法和改进的霍夫变换法。详细描述了这四种方法,针对距离方位系统,通过蒙特卡洛模拟比较了在杂波环境下各种算法对于捕获新航迹和产生虚假航迹的概率,特别是多目标的情况下。     

基于高层滑模的导弹电液伺服机构模糊滑模控制

针对导弹电液伺服机构的跟踪控制问题,设计了一种模糊滑模控制方案。将高层滑模函数作为模糊控制系统的一维输入,简化了一般模糊滑模控制系统结构,从而得到具有少量规则的模糊滑模的设计方案。仿真结果表明了该方案可以减小跟踪误差,增强系统的鲁棒性和削弱控制信号中的高频抖振。     

基于方根分解形式的UKF算法在目标跟踪中的应用

UKF作为一种新的非线性滤波方法已在目标跟踪问题中得到应用,在状态的时间更新阶段直接使用非线性模型,不引入线性化误差,而且不必计算Jacobians矩阵,相对于扩展卡尔曼滤波(EKF)不仅能提高滤波精度,而且更容易实现.提出了一种基于方根分解形式的UKF算法(SRD-UKF),算法的方根形式增加了数字稳定性和状态协方差的半正定性.通过BOT(bearing of target)仿真实验结果表明,该算法与UKF和PF算法相比具有更好的滤波性能.     

道路约束条件下的地面运动目标跟踪

有效使用道路信息能显著提高地面运动目标跟踪性能。基于卡尔曼滤波理论,提出了道路约束条件下的滤波方法。首先建立了描述道路网中路段的数学模型,给出了将目标分配于道路的定位算法;然后推导了道路约束条件下的过程噪声矩阵;提出了路段切换时状态修正公式;在道路约束最大后验概率估计准则下,根据道路参数修正状态与协方差。蒙特卡洛仿真结果证明了该算法的优越性能,且定量分析表明其计算量是可接受的。     

基于网格的聚类挖掘算法

为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类（Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC）算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类（Distributed Parallel Clustering,DPC）算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明：该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。     

潜艇对空投鱼雷的防御模型研究

由于空投鱼雷入水点距离潜艇较近,潜艇单靠机动规避摆脱鱼雷跟踪比较困难。针对空投鱼雷的特点,提出了使用噪声干扰器和自航式声诱饵规避敌方鱼雷的对抗方案,分析了噪声干扰器和自航式声诱饵的使用方法并建立了噪声干扰器干扰模型和自航式声诱饵发射扇面模型。通过仿真计算表明:采用本模型确定噪声干扰器和自航式声诱饵的使用方法是可行的。     

基于三节阶跃阻抗谐振器的紧凑型三通带滤波器

文章采用三节阶跃阻抗U形谐振器设计了一种新颖的紧凑型三通带滤波器,该滤波器不但具有四个传输零点以改善滤波器的选择性和带外抑制能力,而且在尺寸上比参考文献[5]中的滤波器缩小了40%。文中分析了该三通带滤波器的设计原理,给出了该滤波器的结构参数、仿真与实验验证测试结果。设计滤波器的三个通带中心频率分别为1.0 GHz,2.4 GHz,3.6 GHz,实测插入损耗分别为0.8 dB,1.0 dB,1.2 dB。仿真与实验验证测试结果显示该滤波器带内插损小,四个传输零点使得带外抑制明显提高。