DIS系统中实时通讯技术的研究

针对DIS系统实时通讯的要求 ,以UDP通讯协议为基础 ,结合采用多线程技术 ,给出了一种实时通讯方法 .经模拟试验表明该方法在WindowsNT环境下是有效的 .     

鱼雷电磁引信作用距离不确定性分析

根据鱼雷电磁引信的动作机理与作用参数 ,对影响鱼雷电磁引信作用距离的主要因素———电磁波在海水中的传播特性、目标特性、测距方法、工作频率等进行了分析研究 ,指出了可以提高鱼雷电磁引信作用距离精度和鱼雷装药爆破效果的可行途径 .     

近距离空中支援——空中打击仍是地面部队指挥员的“王牌”

2001年秋天,每天收看美空军轰炸阿富汗电视新闻的美国公众仍然能回想起近距离空中支援对地面部队指挥员的重要性,尤其是对付那些善于掘壕固守的敌军。近距离空中支援(Close air support,简称CAS)利用战术级空中力量直接支援那些与敌军接触的友邻地面部队,具有代表性的情况是攻击友邻部队附近的敌地面目标。     

反空空导弹的导引头研究

从反空空导弹的导引头对空空导弹的最大探测距离方面论述了其不适宜采用雷达导引头的原因,并指出了反空空导弹可采用红外导引头来跟踪空空导弹的可能性。同时又分析了空空导弹的红外辐射特性,说明了反空空导弹红外导引头探测器响应工作波段应为3μm～5μm。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

基于改进LS-SVM的异步电机转子故障诊断

为了提高异步电动机转子故障的诊断精度,给出了一种基于改进最小二乘支持向量机(LS-SVM)的多故障分类算法。首先运用FFT处理电机的定子电流信号得到信号频谱图,从中提取故障特征向量;然后将特征向量送入改进算法进行故障诊断时,在原有多分类算法的基础上引入层次分析法确定故障类别的权重,根据权重值确定故障的诊断顺序,依次进行故障分类。实验表明,改进算法用于故障诊断节省了诊断时间,提高了诊断精度,具有很好的推广前景。     

一种改进的均方根容积粒子滤波算法

传统的粒子滤波算法在重要性采样估计时忽略了当前量测影响。在非线性场景下,传统的粒子滤波导致个别粒子具有大权值,造成估计结果精度差。针对该问题,结合均方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法和Gating技术,提出了一种新的重要性函数估计算法。本算法将后验概率作为重要性采样函数,通过利用SCKF和统计距离,建立粒子与量测的关联关系,实现对重要性采样函数的均值和协方差矩阵的估计。而后,使用粒子滤波算法,对多目标状态和数目进行估计。实验表明,在非线性跟踪场景下,本算法估计精度高,估计结果稳定。     

基于SVM-UPF的雷达弱小目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下雷达弱小目标的检测与跟踪,提出了基于支持向量机和无迹粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波生成粒子滤波的重要性密度函数,提高了粒子的使用效率,在此基础上将支持向量机引入到粒子重采样步骤中,通过构建状态的后验概率密度函数来获得多样性的新粒子,有效解决了粒子贫化问题,仿真结果表明,该算法提高了目标的检测概率和跟踪精度。