反辐射导弹对地空导弹雷达装备的毁伤模型研究

对常规杀伤方式(破片杀伤)反辐射导弹建立毁伤模型,分析其破片场,研究其有效破片随距离的失效规律,最后讨论其模拟程序框图,仿真运算验证模型的可行性.     

基于卷积神经网络的雷达辐射源识别

随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求.针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了 一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训...     

一类新的正交变换——离散混合变换及其在卷积计算中的应用

本文首先定义了一种新的正交变换－离散混合变换（ＤＭＴ）及其逆变换（ＩＤＭＴ）,然后给出了ＤＭＴ的一种基－２快速递推算法,并进一步讨论了用ＤＭＴ来快速计算卷积的方法,常用的离散付里叶变换（ＤＦＴ）,离散Ｈａｒｔｌｅｙ变换（ＤＨＴ）均可视为ＤＭＴ的特殊情形。     

MOS运算放大器Volterra模型

本文提出了一个适用于小信号非线性分析的 MOS 运算放大器模型。该模型基于Volterra-Wiener 泛函级数,包含了由于运放的 Slew-rate 引起的非线性。用本文的模型对两个有源滤波器进行了分析和实测,分析的数据与实测数据吻合很好,结果表明本文提出的模型优于以往提出的模型。     

某些环中卷积的快速计算

本文研究了环中卷积的快速计算问题,讨论了计算域中卷积通常使用的Wino-grad 短卷积算法、快速富里叶变换算法以及多项式变换算法对一般环中卷积计算的可适用性。特别地,对应用广泛的矩阵多项式乘积、矩阵卷积及多项式卷积计算提出了比直接计算快得多的算法。     

基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。     

基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法

针对主流方法对弱小目标识别效率低的问题,提出了一种基于可变卷积与迁移学习的小样本检测方法。基于可变卷积思想改进特征提取主干网络,实现在少量数据上达到和普通卷积在大量数据上相等的学习能力。设计一种Soft-NMS共同作用的方法降低多目标重叠容易出现的漏检问题。通过在公开数据集PASCAL VOC和实测弱小目标数据集上的实验表明,所提算法实现小样本条件下对实测弱小目标的检测与识别,且与原始方法相比性能有显著提高,在公开数据集上较原算法提高了5.5%,在实测数据集上较原算法提高了8.3%。     

基于GA的卷积神经网络结构化剪枝算法

为解决传统神经网络模型过参数化问题,提高深度学习模型工程化实现的效率,提出了基于GA的结构化模型压缩算法.该方法从全局搜索空间对模型各层卷积核进行结构化剪枝,并以"高检测精度,低网络规模"为准则建立适应度函数,解决传统权重剪枝易陷入局部最优和剪枝结果对硬件平台不友好问题,获得精度损失低、模型压缩率高的轻量化模型结构.     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。