超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

模糊变权法在通信保障能力评估中的应用

分析了通信保障应注重提高的六种能力,给出了运用模糊变权法求变化权重的方法,并通过示例计算进行分析,得出结论,为通信保障能力评估提供了一定的理论依据。     

基于局域网的电磁干扰仿真

模拟部队指挥控制通信受到的电磁干扰,对增强模拟训练的战场真实性,提高部队战斗力具有重要意义.针对指挥控制系统通信所受到的电磁干扰情况,对电磁干扰进行了分类,引入各类噪声模型,并以调幅噪声干扰调频信号为例论述了电磁干扰的原理.在此基础上,通过MATLAB生成或采集真实噪声的方法产生离散噪声数据,利用低级波形函数对语音信号进行PCM编码,同时将噪声数据与语音数据叠加,实现对基于局域网的电磁干扰的仿真.     

基于RWG基函数的平面螺旋天线建模及仿真研究

首先对平面螺旋天线的特性进行了分析,简单介绍了RWG基函数,通过RWG边元对平面模螺旋天线进行建模,利用数值计算软件Matlab在200 MHZ～18 GHz的范围内对平面模螺旋天线的特性进行仿真,得到了比较理想的阻抗特性曲线、辐射强度分布和增益波瓣图,通过分析可得当频率超过2.5 GHz后功率与输入阻抗保持平稳,在频率大约为10.5 GHz时取得最大增益为6.13 dB.     

基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.     

舵机伺服阀非线性特性对稳定回路设计的影响分析

针对舵机伺服阀死区非线性特性,采用描述函数法和数学仿真相结合的方法分析了死区非线性对稳定回路设计影响.结果表明,死区非线性会导致系统有0.5～3 Hz的低频振荡,通过合理设计控制参数和减小死区方法,可减轻系统振荡现象,有利于系统稳定,而且系统振荡幅值和频率与输入信号的大小没有关系.     

舰艇系统损伤等级模糊神经网络评估模型

在对舰艇系统损伤等级评估体系分析的基础上,建立了舰艇系统损伤等级的模糊神经网络评估模型框架.设计了框架项层模糊神经网络评估模型的模糊集合和训练样本,并对此模糊神经网络模型进行了训练.通过测试样本仿真,发现此模糊神经网络模型具有较好的评估精度.基于模糊神经网络模型的舰艇系统损伤等级评估方法克服了以往简单加权评估模型的不合理性,为舰艇系统损伤等级评估提出了一个新的评估理念.     

基于卡尔曼滤波器的小波变换域宽带扩展函数估计方法

研究了一种小波变换域的宽带扩展函数估计方法.该方法通过将卡尔曼滤波器理论融入到估计器相关器中,时宽带探测信号的时间延迟一时间尺度测量系统的运动属性进行估计.仿真结果表明,这种成像方法相对于传统的匹配滤波器方法和小波检测器方法而言,在目标的相干重构时能够获得更好的处理效果.     

基于极大熵微粒群混合算法的非线性方程组求解

针对非线性方程组,给出了一个新的算法.该算法首先把非线性方程组转化为一个不可微优化问题,然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转化为无约束优化问题,再利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并与其他算法进行比较.计算结果表明,提出的算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.     

基于模糊综合评判的网络安全风险评估

针对网络安全风险评估中影响因素复杂、指标难以量化的问题,提出了一种基于模糊综合评判的风险量化方法,建立了单一风险场景的层次化影响因素指标体系.应用实例证明,该方法所得评估结果科学合理,便于进一步的风险处理.