边界扫描测试在显示技术中的应用

为有效检测电路板焊接质量与器件质量,实现高精度的故障定位,提出了基于边界扫描技术与功能测试技术的解决方案。在显示产品设计中,开展可测试性设计,形成完整的边界扫描测试链;针对VRAM器件特点,提出了基于DRAM的测试方法,并设计相应的测试模型。最终,实现了对电路板的边界扫描测试,快速完成了对显示器件质量与焊接质量的有效检测。边界扫描技术与功能测试的结合,可以扩展边界扫描技术的应用范围,实现了更高的测试覆盖率。     

基于不完全信息博弈的动态武器目标分配

考虑合成分队作战存在不确定性和动态性的特征,基于博弈论构建不完全信息下的动态武器目标分配模型,建立攻防支付矩阵,利用遗传算法求解不完全信息条件下的纳什均衡,最后通过案例分析和软件仿真证明了模型和算法的可行性,通过博弈论与遗传算法相结合的方式能够快速获得最优的武器目标分配方案,有效提高实际作战能力。     

基于改进DDPG的空战行为决策方法

针对空战中飞机如何根据实时态势进行快速智能决策问题,提出基于改进DDPG算法的空战行为决策框架(Air Combat Behavior Decision-making Framework on Improve DDPG,ACBDF_DDPG)。框架中的主要改进如下:1.设计一种针对动态目标的嵌入式人工经验奖励机制,缓解深度强化学习算法在训练过程中,由于状态空间巨大且奖励稀疏导致的收敛困难问题;2.对框架中的Actor网络更新机制进行改进,解决Critic网络评估效果差时,更新Actor网络导致的模型训练不稳定问题;3.采用优先采样机制确保训练价值高的经验样本得到充分利用。最后基于MaCA平台搭建仿真实验环境,通过消融实验验证了所提出框架中改进机制的有效性和优越性。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。     

匀速直线运动目标脱靶量测量方法

研究了匀速直线运动目标的脱靶量测量问题。文中首先给出了脱靶量测量的数学模型 ,将匀速直线运动目标的脱靶量测量表示为交会过程中目标径向距离时间序列的非线性拟合问题 ,并讨论了其求解的最优化算法。仿真结果表明 ,这种基于径向距离时间序列的目标脱靶量测量方法是简洁有效的     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。