浅海远程目标稳健方位估计方法性能分析

受浅海多途效应的影响,传统方位估计方法在空间谱上将出现谱峰偏离甚至分裂现象。针对这一问题,提出了一种新的浅海稳健方位估计方法。该方法将简正波模型与阵列信号模型相融合,推导出新的阵列源矢量形式,并结合矢量最优化对阵列源矢量误差施加有效约束,进而提高高分辨方位估计的稳健性。性能仿真分析表明:当存在海水跃变层深度、海水深度及声速梯度等不确定条件下,该方法均具有更高的主峰与旁瓣比以及更窄的-3dB波束宽度。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

加强民兵应急救援队伍建设应重点抓好三项工作

新形势下,随着非传统非战争安全威胁的日益突出,参与应急救援成为民兵担负的经常性任务,必须全面抓好民兵应急救援队伍建设,确保遇有急事能够快速动员投入使用。     

双边定数截尾试验下广义指数分布的可靠性分析

基于双边定数截尾试验,在无信息先验和共轭先验下,给出了广义指数分布参数的Bayes估计。同时在熵损失和加权平方损失函数下,给出可靠度函数的贝叶斯估计。最后运用Monte Carlo方法对估计结果进行了模拟比较。     

不完全信息下目标威胁等级判断模型

针对目前威胁等级判断模型在目标属性值缺失时不能进行有效判断的问题,提出利用已知数据来等比例替代未知数据的方法,并且依据模糊识别算法建立威胁判断模型。此外,分析了影响空中目标威胁判断的指标,结合实例分析表明了该模型的实用性。     

比例最小偏度单形UKF的RBF神经网络算法

为提高RBF神经网络的建模性能,提出一种基于改进无迹Kalman滤波(UKF)的RBF神经网络训练算法。在该算法中,首先将比例最小偏度单形Sigma点采样策略引入UT,以有效改进UKF,提升其计算效率,然后利用改进的UKF优化估计RBF神经网络的最优参数。仿真结果表明,改进的UKF比EKF具有更高的RBF神经网络模型训练精度,与传统UKF的模型精度大体相当,但速度更快,计算效率更高。     

通信误码率对浮标声纳系统DOA估计性能的影响

浮标声纳受到功耗、体积和硬件复杂度等因素的限制,通常将接收数据通过无线信道发送到终端设备进行处理。由于多径传播、衰落特性以及多普勒效应等众多因素的干扰,信号在无线通信传递中会产生误码并影响最终系统性能。针对复杂传输信道环境下的浮标声纳系统,研究了误码率对系统的多目标方位估计性能的影响,并通过计算机仿真给出了误码率允许的门限。     

基于影响网络的态势估计

为克服传统贝叶斯网络进行态势估计时,在主观性环境下条件概率难以获取和指定条件概率表的工作量随贝叶斯网络中节点数量的增长呈指数增长的问题,提出了用影响网络对态势估计进行建模的方法;基于影响网络的态势估计模型,在继承传统贝叶斯网络结构的基础上,利用促进与抑制两种因果影响关系使建模更为直观、易懂,更好地表现证据节点对其子节点的影响关系;利用CAST逻辑使条件概率表的获取更为简单,解决了条件概率随节点增长而指数增长的问题,并能很好地表现专家知识以及为条件概率表的获取时提供了一种新的解决方法。     

一种空中红外多目标威胁度排序方法

针对红外序列图像中获取空中目标信息的特点,选取了威胁度排序所需的指标参数,并确定了各自的威胁隶属度函数。通过分析传统层次分析法中判断矩阵的构建和权重的变化,提出了一种改进的层次分析法用于多目标威胁度排序。该方法运用模糊判断矩阵的形式进行一致性处理,从而简化了一致性调整,为快速排序打下基础;同时,结合实际客观数据的变化进行修正各因素的权重,避免了排序过程中主观因素的偏差。试验计算结果表明,这种方法计算简单,主观因素干扰小,能真实反映目标的威胁程度,有利于辅助指挥员进行正确的决策。     

问题链式教学模式在工程力学课程教学中的应用

描述了问题链式教学模式的内涵,并结合工程力学课程中应力状态分析的具体实例,将该教学内容梳理、提炼和升华,设计成链状结构的环环紧扣的问题集合,说明了问题链式教学模式的应用方法。由此可以引导学生探索性地发现问题、解决问题,提高学生的独立思考和创新思维能力。