陀螺随机漂移误差模型建模方法研究

论述了自60年代以来的几种主要陀螺仪漂移误差模型建模的方法,介绍了各种方法的特点及建模公式,有助于惯导系统中陀螺漂移误差模型的建立．     

BP神经网络的收敛问题

研究了BP神经网络的收敛问题。基于随机理论 ,提出了解决网络收敛性问题的随机优选法。该方法不仅在任何条件下都能得到问题的具有一定精度的解答 ,而且收敛速度很快     

一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型

战术互联网流量具有极强的动态时空特征,且与天气、高程等外部特征紧密相关,现有的网络流量预测模型不能很好地提取其复杂特征,提出了一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型。首先,将外部特征与流量特征融合为多源特征;然后,提取当前时刻网络流量的空间特征,并对随时间变化的卷积权重迭代更新得到不同时间片下的空间特征信息;最后,通过时间卷积聚合当前和历史时刻的空间信息以预测下一时刻的多源动态时空流量。相比单一的基础模型,该方法在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)三种评估指标中效果均更好。     

基于BP神经网络的军民融合维修保障任务区分

针对军民融合维修保障任务区分问题,通过构建军民融合装备维修保障能力评估指标体系,利用证据合成理论对维修保障能力指标进行评估,设计BP神经网络模型,通过MATLAB运算得到军民双方维修能力评估值,结果分析表明,BP神经网络具有较强的解决非线性问题的能力,能够作为军民融合维修保障任务区分问题决策的依据。     

基于深度学习的MPSK信号调制识别

为了有效实现信号调制方式的智能识别,提出基于深度学习的多进制相移键控(Multiple Phase Shift Keying, MPSK)信号调制识别方法。分析接收MPSK信号的循环谱,并通过提取MPSK信号循环谱的等高图获得二维特征信息,利用深度学习中的卷积神经网络对二维特征进行训练,使用测试样本对所设计的调制识别方法的有效性进行验证。仿真结果表明,所提方法具有良好的识别性能。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征,重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器,对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试,取得了较好的识别效果。     

军用航空机务维修人员安全知识结构评价研究

随着军用航空装备复杂性、安全性的提升,对广大机务维修人员安全知识结构提出了更高的要求。以某机务部队现状为依据,研究航空机务维修人员安全知识结构评价问题。利用工作分析法对航空机务维修人员的工作进行了深入分析,建立了航空机务维修人员安全知识结构指标体系,通过构建基于熵权的改进BP神经网络模型对建立的知识体系结构进行评价。以某单位实际调研数据为基础,利用MATLAB仿真实现了模型的训练和测试,对机务维修人员的安全知识结构进行量化分析,为机务人员的安全知识能力培养提供决策依据和参考。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

基于循环谱相关的雷达信号脉内分析改进算法

针对传统的雷达信号脉内特征分析算法存在的局限,提出了一种基于循环谱相关的雷达信号脉内特征分析的改进算法。该算法将传统的循环谱估计方法进行了改进,能对雷达信号脉内调制方式进行识别并提取脉内特征参数,然后结合改进的小波变换的优点,对识别出的相位编码信号进行相位突变点的提取,最后输出至完善的脉冲描述字中。改进的算法能够在较低计算量的同时保证较好的脉内特征参数的估算精度。仿真结果表明,在较低信噪比下,该算法仍然具有较好的性能。