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61.
由于传统截击引导需要人的参与才能完成截击任务,截击方案生成速度要受到人反应速度的限制,成为提高作战速度的一个瓶颈。针对空中战场态势变化快、依靠人工制定拦截方案难以适应未来空战的问题,构建基于模糊推理系统的空战截击点智能解算模型,并采用分段变异和变步长寻优的遗传算法对模型进行训练,实现了对截击方案的快速估算,得到在解空间内性能可以达到甚至超越人类的截击点智能解算模型。  相似文献   
62.
为解决自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法难以平衡稳态误差和收敛速度的问题,提出了基于对称非线性函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过自变量取绝对值、叠加非线性拉伸量改进Sigmoid函数,构造一个对称非线性函数用于刻画步长因子与稳态误差的非线性关系。该对称非线性函数具有能够根据误差动态调整步长、更快达到收敛状态的特点。根据构造的对称非线性函数和输入信号功率生成归一化变步长因子,解决噪声逐级放大的问题,进一步提高算法的滤波效果同时,加速收敛。实验表明:该算法在低信噪比、信噪比变化、信号频率变化、滤波器阶数变化、延迟采样点数变化条件下均具有更好的滤波效果、更优的稳定性和更快的收敛速度。  相似文献   
63.
为解决传统选星算法在定位精度与运算复杂度之间的矛盾,提出了一种基于行列式值的改进选星算法,并从运算量的复杂度、消耗时间的长短、定位精度的高低3个方面与传统最小几何精度因子(GDOP)算法相比较。仿真结果表明:改进选星算法80%以上的GDOP相对比值小于10%,所需计算时间明显小于传统最小GDOP方法,且避免了大量的矩阵乘法和求逆运算,证明了该改进选星算法具有计算复杂度低、耗时短、精度较高的优点。  相似文献   
64.
为提高弹性波CT层析成像中反演成像的质量,同时考虑到反演成像过程中系数矩阵的病态性,提出了基于主元加权和自控步长的联合迭代法(HSIRT算法)。该方法通过对原方程组系数矩阵进行降条件数主权加元预处理,再与基于范数收敛性构造的自控步长迭代格式相结合进行求解。通过数值模拟和预制含缺陷的方钢管混凝土构件进行试验检测,结果表明HSIRT算法较SIRT算法具有更好的收敛速度和精度;求得的无缺陷区波速更为平稳,无缺陷区与缺陷区波速差距更为明显;对缺陷的辨识度更高,成像效果更好。  相似文献   
65.
根据第4代战斗机所具有的典型特征,建立了第4代战斗机的空战效能评估指标体系。采用区间数特征向量法确定了效能评估指标体系中的各指标的权重,给出了定量指标和定性指标的规范化方法,提出了采用区间数形式的加权和关系进行效能指标聚合的方法。最后,通过实例验证了所建立的空战效能评估指标体系的合理,评估方法的有效、可行。  相似文献   
66.
针对航空轰炸武器火控系统精度分析问题,分别建立了数值微分算法和蒙特卡洛算法模型,并开发了仿真分析软件.给出了两种模型的推导过程,以及微分步长的优化方法.利用本算法软件对某型火控系统进行精度分析仿真,并对多组典型投弹条件的仿真结果进行分析.结果表明,两种算法优势互补,能有效地对火控系统进行精度分析,对改进系统设计、提高系...  相似文献   
67.
针对基于FROST阵列处理的最小均方算法(FROSR-least mean squares,FLMS)收敛速度较慢的缺点,将FLMS算法和变步长技术相结合,采用了一种基于Sigmoid函数的变步长快速自适应算法(variable step-size FROSR-least mean squares,VFLMS)。将该算法应用于GPS接收机空时自适应处理系统中,理论分析和计算机仿真表明,VFLMS算法能够抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,效果理想。  相似文献   
68.
针对杂波环境下跟踪机动目标问题,研究了两种现行的跟踪门,模型跟踪门(MBG)和集中跟踪门(CG)。在此基础上提出了新的跟踪门,分别是模型概率加权跟踪门(MPWG)和两级模型概率加权跟踪门(TS-MPWG)。用RMS误差、跟踪丢失百分比和计算量比较了这几种跟踪门的性能。从仿真结果可以看出,在杂波环境下用IMM-PDAF进行机动目标跟踪,TS-MPWG跟踪门优于其它方法。  相似文献   
69.
为了提高步进频率雷达系统的性能,研究了步进频率雷达的距离旁瓣抑制问题.给出了步进频率雷达信号频域加权的流程图,详细推导了数学表达式,阐述了步进频率雷达距离旁瓣抑制的机理.通过理论分析和仿真验证,通过增加Hamming窗函数和增加一定阶跃值进行补偿,可以减小主瓣宽度和副瓣峰值,效果较好.分析了步进频率雷达的工作原理及距离旁瓣产生的原因.重点研究了基于各种窗函数的距离旁瓣抑制.结合距离旁瓣的基本抑制机理和各窗函数的特点,提出了基于各窗函数线性加权法的距离旁瓣抑制的研究与分析.  相似文献   
70.
一种改进的变步长归一化LMS算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在以往的基于LMS算法的研究中,归一化LMS算法(NLMS)增大了算法的动态输入范围,但该算法对噪声很敏感。引入自相关的变步长LMS算法(VSSLMS)不仅加快了收敛速度,可在非平稳状态下进行快速跟踪,而且消除了独立噪声的干扰,但它无法适应大范围的动态输入。本文综合它们的优点而得到的算法,在低信噪比和大范围的动态输入情况下都有良好的性能。  相似文献   
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