基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法,该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷,基于Tent映射提出混沌双扰动的思想,并加入粒子群算法的进化过程,实现对粒子群算法的改进;之后,利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值,建立目标威胁估计模型和算法;最后,将该方法应用于实例中进行仿真,结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

基于深度卷积神经网络的蛇形机动航迹图像识别

为提高防空武器系统对空袭目标的拦截防御能力,针对现有蛇形机动识别算法鲁棒性较差的问题,提出了将航迹坐标数据转化为图像,利用深度神经卷积神经网络进行航迹模式分类的方法。针对航迹数据直接转化为图像时存在机动幅度不明显或过大的问题,提出了有效解决方案。基于CAFFE平台进行了大量仿真实验,确定了适宜于航迹模式分类的深度卷积网络结构和网络参数。实验结果表明,该方法能有效提高蛇形机动航迹识别的鲁棒性。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

对数据后处理雷达的分段卷积转发干扰研究

针对现有基于DRFM的移频干扰和分段转发干扰在对数据后处理雷达干扰时存在的不足问题,提出了一种新的分段卷积转发干扰方法。该干扰方法立足于干扰机天线收发分时体制,首先对接收到的雷达信号进行均匀分段、重新排序与噪声卷积后再进行转发。该干扰方法产生的假目标信号不仅能量大,覆盖广,而且假目标幅度差异明显,位置分布不均匀。最后的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的多功能相控阵雷达威力评估

运用动态静态结合的方法以及厂家测试数据、查阅外军资料等手段获得多功能相控阵雷达指标参数,采用BP神经网络建立威力评估模型。研究表明:所建立的BP神经网络多功能相控阵雷达威力评估模型具有很高的评估精度,可以很好地反映雷达二级指标和雷达威力之间复杂的非线性关系,为多功能相控阵雷达威力评估提供了一种准确有效的方法。     

三关节机器人的神经网络补偿自适应控制器设计

三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。     

2020年深度学习技术发展综述

对深度学习领域的研究进行综合评述,并对其进一步发展方向进行分析.首先分析围绕注意力机制的深度学习技术最新研究成果,以及在自然语言处理领域取得突破性进展的巨型预训练模型的特点与发展路径;随后概述开源深度学习市场的火热局面及其对技术升级的推动作用;最后分别从香农定律、冯·诺依曼架构、摩尔定律三个角度探讨深度学习技术的未来发...     

基于生成对抗网络的空中目标图像生成算法研究

复杂实战背景下的空中机动军事目标视频图像数据较难获得,导致缺少训练数据,从而限制了基于深度学习的目标检测和识别算法的性能.为了解决这一问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)改进算法,采用随机向量作为输入,...     

基于BP神经网络的空中目标威胁排序

研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法.水面舰艇对空防御作战中,舰载平台多传感器系统获得空中目标属性信息不完全,利用BP神经网络建立目标各属性权值的分配模型,通过大量的实例对模型进行训练,可以使所获得的空中目标属性信息得到充分利用,从而得到基本符合战场环境的客观的空中目标威胁排序.     

基于混合模型的雷达信号脉内波形分类

为了在雷达接收机中实现对目标信号调制方式的快速判别,针对雷达信号脉内波形分类问题,提出了一种适用于多波形分类的模型.该模型根据信号的自相关性强弱确定应采用的信号预处理方式,进而通过预训练的分类器实现分类.该模型的关键点是根据信号自相关性的强弱分别采用自相关和短时自相关处理信号,并对结果进行时频分析以获得可以描述原始信号...