极化散射矩阵的不同分布箔条云双站雷达截面分析

深入分析箔条云的极化和能量特性,首先通过极化散射矩阵讨论单根箔条的双站雷达截面,并以此为根据推导出不同分布时箔条云的双站雷达截面解柝表达式,讨论了不同极化方式的情况下具有均匀分布及不同正态分布时的双站雷达截面.     

基于AHP与熵权的舰艇编队信息作战能力模糊综合评估

在确立了舰艇编队信息作战能力评估指标体系的基础上,运用AHP和熵权法,得到评价指标的综合权重.通过模糊综合评判,得出综合评判总分.以某舰艇编队的信息侦察处理能力为例进行综合评估.最后通过进一步研究分析,构建了一种数学模型,用于找出影响舰艇编队信息作战能力的薄弱指标.     

基于BP神经网络的空中目标识别方法

提出了一种利用BP神经网络用于空中战机目标识别的方法.首先,分别用300张不同姿态的F-16和F-22战斗机图片建立样本图库.其次,利用不变矩理论,提取图片的不变矩作为神经网络的输入量,分别采用基本梯度下降算法、有动量和自适应学习速率梯度下降算法和Levenberg-Marguardt优化算法训练BP网络.然后从样本图库中随机抽取两种型号飞机图片各30张作为空中打击目标进行识别,结果表明采用LM优化算法的BP网络具有一定的抗噪声能力.     

轴向应力对铁磁材料磁极性影响研究

为研究外加应力作用下铁磁材料磁极性变化规律,制作Q235钢轴状静载拉伸试件,在MTS810型液压伺服试验机上进行正向或反向多级加载,采用EMS2003金属磁记忆仪检测拉伸过程试件表面磁记忆信号变化,分析加载顺序、加载次数及应力大小对磁极性影响。研究结果表明：同一加载方向上试件磁极性不变,加载应力大小决定磁极性强弱,正反方向加载试件产生相反的磁极性。同一加载方向、同一加载应力条件下,加载次数不影响磁极性;改变加载方向,加载应力需逆转磁畴结构取向,加载次数增多使磁极性略有增强。     

基于PE3236频率锁相源的X波段四倍频器研制

目前毫米波倍频器在毫米波频率合成器中已经得到了广泛的应用,利用毫米波倍频器可以获得具有宽带特性的毫米波频综及多点的频率输出。文中主要介绍一种基于高性能数字集成芯片PE3236设计的X波段四倍频器。通过将高稳定度频率合成器输出的S波段信号四倍频,并滤除杂散和谐波以达到倍频的效果。文中所设计的毫米波四倍频器输出功率为-11.356 dBm,相位噪声为-78.4 dBc/Hz@1 kHz,对杂散的抑制优于-45dBc。     

基于DSP/BIOS的VoIP语音通信终端设计

文章基于DSP/BIOS操作系统设计实现了一种VoIP语音通信终端,详细讨论了DSP/BIOS下语音通信程序的设计方法和实现步骤,充分利用了DSP/BIOS提供的线程管理、时间调度和功能完善的API函数,实现了选呼、群呼等多种通信模式。     

一种基于流形与特征融合的说话人识别方法

MFCC参数是说话人识别常用的特征参数,但单独使用MFCC参数,系统性能难以进一步提高。文章提出了一种MFCC和语谱图特征相融合的说话人识别方法。针对语谱图特征空间维数高、数据量大的问题,采用流形学习中的LLE算法对语谱图信息进行压缩,并根据样本点每一维所代表的不同特性信息改进了LLE算法。以SRMC汉语语音数据库为测试语音,与传统PCA算法以及单独使用MFCC参数进行对比实验,在识别人数为100人时,识别率分别提高了2.5%和3%,验证了所提方法的有效性。     

卫星通信新技术专题讲座(二) 第4讲 卫星通信系统中的TCP/IP加速设备

文章首先介绍TCP/IP协议在卫星通信应用中的问题以及针对这些问题而对TCP/IP协议作出修改的空间通信协议(SCPS),然后介绍了基于SCPS协议的TCP网关(即TCP/IP加速设备)用于实现网间互联的方案,最后介绍几种TCP/IP加速设备及其应用在卫星通信系统中的测试结果。     

基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法

为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。     

基于AdaBoost-SVM算法的某火炮炮闩技术状态评估

针对现役装备技术状态评估多依赖于手工拆卸的现状,提出一种基于AdaBoost-SVM模式识别算法的在线技术状态评估方法。利用人工后坐在线检测设备对炮闩装置技术状态参数进行检测,在对检测数据进行相关性分析特征提取的基础上,引入支持向量机模式识别方法,建立炮闩装置技术状态评估模型。通过将评估模型与Ada-Boost算法相结合,每次迭代都根据测试精度对分类错误的样本点和各分量分类器的权重重新赋值,在下一次迭代中形成新的分量分类器以优化分类结果,最终将各分量分类器依其权重综合完成评估。实例分析结果验证了评估模型的正确性和有效性。