神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。     

多结构元形态学和PCNN的图像凹点检测

脉冲耦合神经网络(PCNN)模拟人眼视觉机制进行凹点检测时,受背景和噪声影响较大,不易检测出有效凹点.提出一种基于多结构元形态学和PCNN改进模型的凹点检测方法.首先利用多结构元形态学边缘检测器抑制背景和噪声影响,保持图像的层次性和主要细节,然后通过PCNN改进模型进行凹点检测,最后选择适当的阈值调整凹点数目.实验结果...     

基于火灾风险评估的商场保险费率厘定研究

结合火灾公众责任保险的推广,从火灾风险评估和火灾保险费率厘定两个方面入手,通过专家打分,采用层次分析法对火灾风险进行半定量评估,得到了商场建筑火灾风险评估的指标体系。然后,提出基于神经网络的火灾保险与保险费率的对应机理,得到指标权重与费率对应关系,进而通过某商场投保实例验证此方法的可行性和合理性。     

一种航空武器数据链MAC协议设计与研究

MAC协议是航空武器数据链组网通信的重要技术,网络的性能依赖于所采用的多址接入协议,也是航空武器数据链研究的难点之一。固定分配、竞争和预约三大类MAC协议各有优缺点以及适应场景,需要根据应用需求设计对应的多址接入协议,以满足通信网络的战术和技术性能指标。在分析数字化战场通信网络——战术数据链组网通信应用的主要MAC协议的基础上,结合航空武器数据链的通信特点和体系结构,提出一种基于固定分配TDMA的航空武器数据链MAC协议——ODTCFMA协议,并对协议的时延性能进行了仿真和分析。分析结果表明,该协议能够同时满足编队战术协同和武器制导的低时延要求,对航空武器数据链的研究具有一定的借鉴意义。     

基于高阶累积量的滑动加窗参数型多径时延估计

针对传统方法不适合估计多径时延和难以抑制相关高斯噪声,构造了基于高级累积量的滑动加窗参数估计模型。该模型利用高阶累积量抑制高斯噪声,应用滑动窗充分利用采集数据。通过理论分析和仿真实验表明,该方法能够准确地估计时延,有效地抑制干扰和相关噪声的影响,且在性能估计方面,优于传统基于相关的方法。     

Amari-Hopfield神经网络技术在目标运动要素解算中的应用

针对潜艇目标运动要素解算过程中经常出现的非正常误差及其无规律性,采用Amari-Hopfield神经网络思想,通过对残差的学习和训练来抑制非正常误差的影响,达到提高目标运动参数估计精度的目的。海试数据计算表明,该方法对海试量测数据中非正常误差量测点能有效地辨识并抑制,从而改进目标运动要素解算的效果。     

基于竞争神经网络的雷达杂波抑制方法

为鉴别杂波点迹和目标点迹,消除杂波对雷达性能的影响,提出了一种基于竞争神经网络的雷达杂波抑制方法.首先,选取雷达点迹形成过程中能够反映目标点迹和杂波点迹差异化的特征,作为神经网络输入数据;然后,根据输入输出的数据维度设计竞争神经网络分类器,并对其进行训练;最后,利用训练好的神经网络分类器对雷达点迹进行聚类,对识别为杂波...     

多无人直升机协作搬运控制技术研究

随着多无人机协同控制技术的迅猛发展,多无人机悬挂运输飞行成为国内外研究的热点.针对多无人直升机协作悬挂搬运的绳索摆动问题和轨迹控制问题,设计了基于最小学习参数神经网络的动态面轨迹控制方法.首先,建立了多无人直升机协作悬挂搬运系统的非线性动力学模型.然后,把对无人直升机动力学特性和稳定性能影响较大且无法测量的各绳索拉力作...     

基于神经网络自适应PID的无人机编队避障飞行控制研究

针对无人机编队避障飞行控制难题,研究了无人机编队避障航迹规划与智能控制技术.首先,提出一种基于改进人工势场法的无人机编队航迹规划算法,利用改进势场函数和引入"随机波动"法等手段,解决了传统人工势场法用于无人机编队航迹规划时遇到的无法到达目标点以及局部最小值问题,并提升了传统算法航迹规划的快速性和鲁棒性.其次,设计了一种...     

智能车自主导航的神经网络转向控制算法

针对智能车模型,提出了基于机器视觉的神经网络转向控制算法.该算法的输入为一张道路图的黑线位置值,输出为前轮转角.试验结果表明,这种算法能够很好地学习操作员给定的控制策略,具有较好的稳定性和鲁棒性.