基于改进自适应聚类的无线传感器目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪中跟踪精度与传感器节能问题进行研究,提出基于预测的簇头自适应聚类算法,该算法采用动态聚类算法,通过考虑传感器节点剩余能量、节点到汇聚的距离和节点到运动目标的距离3个参数,最大限度地减少簇头与基站间的远程通信,节约网络能量,延长网络寿命,降低目标漏失概率,加入预测机制,采用线性预测的方法预测跟踪...     

基于度量元的静态软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术是当前软件工程领域的一个热点研究问题。回顾和综述了基于度量元的静态软件缺陷预测技术研究的起源与国内外最新进展动态,并对常用缺陷预测技术的评价指标进行对比和分析,指出其优缺点和适用范围。最后对静态软件缺陷预测技术的可能发展方向进行预测。     

火控系统故障预测与健康管理技术

故障预测和健康管理(PHM)技术具有故障诊断、故障预测以及健康管理的功能,对降低火控装备维修成本、增强火控系统的完备性以及提高火控系统管理效率具有重要意义。根据通用火控系统发展现状及应用需求,将PHM技术引入到火控系统中。首先介绍了PHM技术原理和国内外发展现状,重点讨论了PHM关键技术和通用火控系统PHM体系结构。最后展望了火控系统PHM技术的发展趋势。     

雷达抗干扰性能评价指标体系及发展趋势

随着现代电子技术的发展,雷达面临着更为复杂的电磁干扰环境,亟需建立一套雷达抗干扰性能评价指标体系来指导雷达ECCM的测试评价工作。介绍了雷达抗干扰指标体系的指导思想和常用指标的选取,分析总结了现有的指标体系。最后,通过对目前研究中存在的问题的分析,预测了抗干扰指标体系未来发展的趋势。     

一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。     

基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法

针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。     

基于T-S模型的非线性系统主从控制器设计

针对同时具有输出和输入非线性的系统,通过中间虚拟控制量的设置,转化为两个非线性子系统的串联,从而简化系统结构并解决最终控制量不宜直接获取的问题。针对无人水面艇的航迹和横摇控制,设计了基于反演控制的从控制器,实现了输入非线性中虚拟控制量到舵角的映射,通过T-S模型将输出非线性系统,转化为线性时变系统,并考虑舵机的角度与角速度约束,设计了广义预测主控制器。该方法不仅简化了系统结构,同时仿真结果表明,所设计的主从控制器可以获得较好的控制效果。     

韩军情报侦察能力评介

近年来,朝鲜半岛紧张对峙局面没有任何回暖,从天安舰事件、延坪岛炮击事件到朝鲜成功进行第六次核试验,半岛的危机愈发升级,朝鲜和韩国均在不断发展自身军事实力以达到遏制对方的目的。作为作战指挥中的重要一环,情报已成为两国占据危机主动权的基石。本文以韩军情报侦察实例分析为基础,归纳总结韩国军方情报侦察手段、方式、能力以及不足,并预测其未来发展趋势。     

多子带雷达信号融合噪声抑制方法

全极点模型对信号构建线性模型,通过对模型进行定阶和计算可以得到估计信号的各个参数,从而实现信号预测。子带融合之前需要进行相干处理,可以通过相干函数等方式解决。root-MUSIC算法在低信噪比环境中极点选择并不稳健,会导致模型在阶数上判断错误。为解决全极点模型方法中子带融合在信噪比低时模型阶数估计不准的问题,提出一种噪声抑制方法。对信号Hankel矩阵的主对角奇异值矩阵加权处理,以消除噪声分量,并利用整体前向预测矩阵得到整体频段极点值与极点幅值,由此估计出低信噪比时的多子带融合信号。结果表明所提方法在仿真环境下,在信噪比-20 dB至10 dB时,相较于传统极点模型方案具有更好的估计结果。