自适应模糊神经网络推理系统在电缆故障定点检测中的应用

电缆故障定点检测中存在着噪音复杂多变、信噪比较低的问题.自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS),具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪音信号的非线性建模,可以很好地解决故障定点检测中噪音的不确定性问题.建立了基于ANFIS的自适应滤波系统模型,讨论了ANFIS中隶属函数类型、数目的寻优以及参考函数的确定方法,设计了以ANFIS对消器为模型的滤波系统的硬件和软件.用该滤波系统对实际电缆故障信号进行了处理,结果表明了滤波系统的有效性.     

雷达调频编码脉冲信号的设计与处理

现代雷达为获得较高的距离分辨力通常采用编码频率脉冲串信号和步进频率脉冲串信号,但都存在数据率低和较为严重的距离-多普勒耦合问题。在研究这两种信号特点的基础上,提出了调频编码脉冲信号形式并给出了相应的信号处理方法。经仿真对比可见,该信号形式及其处理方法能同时解决步进调频信号高距离-多普勒耦合、低数据率两大问题,具有较好的联合分辨力。     

基于粒子群算法的WSN多目标跟踪能量均衡算法

为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波（cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer）的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。     

云环境条件下智能决策支持系统理论研究

随着具有智能化特征的信息化战争形态的出现,军事智能决策已发展成为能够影响战争胜负的关键环节。在介绍基于专家系统和人工神经网络的智能决策支持系统的基础上,对二者的优缺点进行了对比分析,提出了在云环境下,通过采取并行结构模式,将专家系统和人工神经网络集成的智能决策支持系统,并对该新型决策支持系统的工作原理和推理过程进行了分析,为军事智能决策支持系统的研究提供了一种新的思路和方法。     

受限空间内油料火灾的热释放速率分析

为了深入研究受限空间内油料火灾的热释放速率规律,在液体和高温气体之间能量传递的基础上,利用"质量消耗率法"确定了液体可燃物燃烧时释热速率的大小。同时,对受限空间内轰燃现象通常采用的三种最大热释放速率确定方法进行了比较分析,指出了其不足之处,并采用Waterman轰燃判断方法确定了受限空间的轰燃速率,进而得到整个油料燃烧过程的热释放速率。最后,结合实例进行了比较分析,验证了提出的受限空间内液体火灾的热释放速率确定方法的正确性。     

引信静态试验模拟动态试验研究

研究了用静态试验评价无线电引信质量性能的方法。分析了静态试验项目、样本量的确定,建立了各组件失效与引信失效的对应关系,提出了通过组件的失效信息计算引信失效率的方法。     

车辆导航Kalman滤波衰减因子自适应算法实现

系统介绍了车辆导航系统中卡尔曼滤波器的设计,给出了误差校正的方法.提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法.并在INS/GPS组合导航系统中进行了计算仿真,结果表明该算法能够较好地估计出衰减因子的大小有效地抑制滤波发散,提高导航精度.     

基于滤波算法的对比研究

在处理目标跟踪的过程中,为了与实际接近,动态系统的模型选为非线性,而滤波算法采用非线性系统的滤波方法。在介绍了三种非线性滤波算法(EKF、UKF、PF)的原理和实现的同时,说明了各自适用的范围,以便针对不同问题采取比较便捷的算法来有效地实现算法在实际中的应用。EKF适用于线性化过程中系统对高阶项要求较小的情况下,UKF适用在噪声服从高斯分布的情况下,PF则适用与非高斯分布的情况下。此外,通过实例对三种算法分别进行了跟踪仿真实验,表明UKF、PF算法精度要比EKF算法高,UKF、EKF的实时性比PF好,PF的计算量相对较大。     

超级计算机发展的新技术和新观念

近年来,超级计算机技术的新发展和研制超级计算机的新观念表明,更高性能超级计算机的体系结构正酝酿着新的变化;研制更高性能超级计算机不但应重视性能价格比,而且应重视性能拥有代价比;研制超级计算机不再是超级计算机公司的专利;人们不但需要高性能计算机,还需要高生产率计算机。     

基于改进MCMC的目标和拖曳式诱饵分离方法

在拖曳式诱饵干扰场景下,目标和诱饵同处于雷达的半功率波束之内,导致传统单脉冲体制雷达有效对其进行分离。针对这一问题,从单脉冲体制雷达匹配滤波采样模型入手,建立了同波束内目标和诱饵的联合概率模型。在该模型下,提出了一种改进马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法,完成目标和诱饵的参数估计。该方法将传统随机游走和独立抽样方法相结合,具有估计准确的优点。仿真结果表明,方法可有效分离同波束内目标和诱饵。