基于尺度UKF小波网络的混沌时间序列预测

根据小波网络和Kalman滤波的特点,将小波网络的权重、平移因子和伸缩因子作为Kalman滤波的状态变量进行估计,提出一种训练速度快、泛化能力强的小波网络的尺度无轨迹Kalman滤波学习算法。然后,利用Rǒssler时间序列和变参数的Ikeda时间序列对该算法进行了验证。仿真结果表明,该算法预测混沌时间序列收敛速度快,预测精度高,而且在混沌时间序列的嵌入维数未知时也能取得较好的预测效果。可以胜任混沌时间序列的精确建模和预测任务。     

高精度传递对准仿真用飞行轨迹设计

高精度且逼真的飞行轨迹是传递对准仿真各环节有效实施的前提。目前仿真采用的飞行轨迹或缺乏逼真性,或精度不高,很难满足传递对准仿真的要求。通过对战机飞行原理及传递对准仿真用轨迹特征分析,建立飞行轨迹生成模型,设计出高精度轨迹产生算法,实现了VC++环境下的飞行轨迹生成软件。通过对算法分析及实例仿真,验证了软件能够灵活产生各种供传递对准使用的飞行轨迹,且数据产生速度快、精度高,符合传递对准仿真的需求。     

装甲车辆电源系统整流装置故障诊断方法

针对装甲车辆电源系统整流装置内部二极管的开路和短路故障,提出一种基于快速傅立叶变换(FFT)和Elman神经网络的诊断方法。在主电路结构基础上,通过增加外围测试电路的硬件设计方案,获取两路测试信号;对测试信号进行FFT运算,提取基波频率1次～6次谐波分量所占直流分量百分比为故障特征量,借助Elman神经网络的模式识别功能,实现整流装置故障诊断及模式分类。结合装甲车辆电源系统数学模型,基于仿真结果,构建了整流诊断装置诊断模型,开发了整流装置故障诊断系统,应用结果验证了该方法的有效性。     

基于虚拟阵列的信号源数估计算法

信号源数估计是智能天线技术的一个基本问题,经典的信号源数估计算法有:基于信息论"AIC"算法"MDL"算法、假设检验、平滑秩序列法以及盖氏圆算法等,这些算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数近阵列阵元数时,会产生较大的误差。在Kullback准则基础上提出了一种基于虚拟阵列的改进算法,该算法通过对阵列接收的数据进行预处理,虚拟地增加阵元数,按照修正的规则,求取信源数。经仿真验证,该算法克服了经典算法在低信噪比、小采样、色噪声以及实际信源数接近阵列阵元数时,准确估计信源数的难题。     

武器射程的一种新估算方法

对文献上出现的两个不同射程因子定义进行甄别并提出推荐性意见;研究如何通过口径和弹丸离膛初速计算有效射程,提出一种改进的有效射程估算方法。并根据射程因子定义和改进后的估算方法对各种武器估算射程,结果表明其能广泛应用于步兵各型武器的有效射程计算,精度有显著改进,特别应用在直瞄射击武器(如坦克等)中,计算结果将明显优于直接的套用间瞄武器计算公式所得结果。     

飞行器多学科设计优化理论的工程应用

目前,飞行器的多学科设计优化(MDO)方法研究已经成为国际上航天领域的一个研究热点,但在我国,与MDO基础理论研究的迅速发展相比,MDO的工程应用研究相对滞后,甚至导致部分飞行器设计人员对于MDO理论的实用性产生质疑.本文结合我们近十多年来的研究工作,在分析MDO工程应用所面临困难的基础上,总结了MDO工程应用研究的关...     

空舰导弹火控系统嵌入式精度测试仪的设计与实现

空舰导弹火控系统的精度测试是导弹武器系统测试的重要内容之一,在很大程度上决定了导弹的命中精度,精度测试仪对于保障飞行安全,提高飞行训练水平和机务维护质量都具有十分重要的作用.采用先进的嵌人式系统设计方法,以嵌入式硬件ARM和LINUX嵌入式操作系统为基础,以ARINC429为录取数据总线标准,对精度测试仪进行了设计与实...     

自然梯度盲分离算法在振动信号处理中的应用

介绍了盲分离的几种主要算法,并对混合信号进行分离仿真实验,证明了算法的有效性.比较了Infomax算法、EASI算法和自然梯度算法采用不同步长时的分离性能.并采用改进的基于最小互信息准则的自然梯度算法对航空发动机振动信号分离,得到各振源的特征频率.该算法是分离机械振动信号源的一种有效方法.     

一种地炮作战效能评估动态推演方法

为了解决传统地炮作战效能评估方法不能适应信息化条件下我军需求的问题,基于复杂适应系统理论和多智能体建模技术提出动态推演方法进行地炮作战效能评估.微观层面对智能体进行多分辨率建模,宏观层面模拟作战动态对抗过程,能有效地解决传统评估方法难以适应复杂环境,难以反映动态对抗,割裂体系逐个评估,割裂人与武器联系的不足.该方法为研究地炮效能评估提供了新思路.     

基于灰色理论的雷达组网数据融合方法

在分析了灰色关联分析及其改进算法的基础上,针对雷达组网中多传感器数据融合问题,提出了一种新的基于绝对关联度的数据融合方法.该方法将灰色理论和多元概率信息合并理论相结合,计算各雷达之间的总关联度,并用一次平均融合后的数据替换掉总关联程度最差的雷达数据,组成最优融合组,然后进行数据融合.仿真结果表明,该方法在减小计算量的同时,减小了径向误差.