KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

某单兵无人车载系统电子稳像多分辨率塔式算法

在原有电子稳像算法基础上引入塔式分解,探索满足某单兵无人车载系统中稳像需求的算法,提出电子稳像多分辨率塔式算法.重点介绍了高斯塔和小波塔的构建方法,给出了塔式分解实验结果,并与未进行塔式分解稳像过程进行比较,从而得出此算法大大节省运算时间,提高了系统稳像的实时性,在特定应用环境中具有重要现实意义.     

海上试验中电磁环境验证应用研究

为了保证导弹武器装备在海上复杂电磁环境下的试验顺利进行,通过构建雷达受到外界电磁干扰的数学模型和仿真计算,对不同的地理环境和设备进行电磁兼容"概要预测",得出相应结论;通过调整载舰运动航路,改变"概要预测"结果;并在工程实践中利用频谱分析仪和武器系统中雷达的工作情况,验证得出在该航路条件下,武器系统没有受到外界电磁干扰的结论.     

灰色-马尔科夫模型在机场道面使用性能预测中的应用

介绍利用灰色-马尔科夫模型对机场道面使用性能进行预测的基本方法和具体步骤,并给出了工程实例.应用分析表明,该方法能够充分利用机场道面使用中各段历史数据,较好地对机场道面使用性能进行预测,且预测结果比单纯的灰色模型有更高的精度.     

基于系统辨识的雷击浪涌注入效应仿真

为探索系统辨识方法在电磁脉冲注入效应仿真领域的适用性,使用三端稳压电源进行雷击浪涌注入实验,分别采集注入的雷击浪涌电压和三端稳压电源的响应电压。对采集的数据运用dh系列小波降噪,进行去除趋势项预处理。选用ARX模型,利用最小二乘法进行参数辨识。根据所得模型预测在不同浪涌电压下三端稳压电源的响应电压,并与实际电压进行对比。计算结果表明,基于系统辨识的方法得到了满意的能量耦合模型,较好的预测了三端稳压电源的响应电压。     

基于DSP和CAN总线的装甲车辆电源管理系统设计

针对装甲车辆传统配电系统的缺陷,设计了基于DSP和CAN总线的新型电源管理系统,实现了原有配电系统开关管理和过载保护等功能,改善了系统供电品质和电磁兼容性,且具有良好的系统实时状态监测和在线故障诊断能力,为装甲车辆电源管理提供了一种可行的方案。     

1.06μm激光仿真测试中Mie散射影响分析

结合室内激光跟踪探测器仿真测试中脉冲激光目标指示信号的发射、传播和探测过程,探讨1.06μm波长脉冲激光大气传输中气溶胶米氏(Mie)散射对激光探测和跟踪的影响规律.通过建立室内气溶胶散射模型,进行激光指示散射信号传输的建模与仿真计算.数学仿真和实际测试数据的对比分析表明,该计算模型具有较高精度,为设计激光跟踪探测器探测和跟踪仿真测试布局和采取减小散射影响措施提供了参考.     

下一代互联网IPv6分析

介绍了下一代网络IPv6产生的历史背景,包括当前IPv4面临的地址空间耗竭、地址配置、安全性和实时QoS等问题;分析了IPv6协议的安全性、多点寻址方案、新的集群通信地址方式、良好移动性和地址自动配置等新的技术特点;结合当前下一代互联网IPv6的实验应用结果,给出了新的协议面临的服务质量和安全性等方面的技术难点问题和解决方法.     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

突击兵力使用优选方案评价模型

突击兵力是海上战斗的重要组成因素之一,其使用方案的优选直接影响海战的胜负.根据突击兵力方案由多因素影响.具有多目标特性,结合多目标决策理论对突击兵力使用方案的评价优选进行了研究.构筑了突击兵力使用方案评价的指标体系,给出了相应的权重,建立了方案优选的最大最小加权偏差法,确定了方案的评价选取模型.该模型的确立对于突击兵力使用决策的科学化、自动化和规范化将会有一定的参考作用,可以有效地提高海上作战指挥的效能.