关于算子方程Tx=y扰动分析的一些结果

在Banach空间中给出了一种相容算子方程解的误差估计 ,推广了矩阵扰动分析中的相应结果 .此外 ,利用Hilbert空间中算子M -P广义逆与算子的约化极小模之间的关系 ,给出了一些估计式 ,这些估计式对于分析不相容算子方程Tx =y的极小范数最小二乘解的扰动误差是有用的     

用于目标分配的TBM弹道及落点估算方法

本文针对防空导弹拦截TBM目标分配的要求 ,利用初始探测信息快速概定来袭TBM的弹道及落点 ,并进行目标概分 ,然后根据进一步的探测信息对TBM弹道进行递推最小二乘逼近 ,预测其落点 ,为防空导弹火力单元提供较精确的TBM弹道诸元及落点预测值 ,提高拦截TBM的效能     

多方位-初距法解纯方位系统估值问题的优选算法

对纯方位系统估值问题,本文给出了两个优选算法。     

基于LS-SVM算法的实兵对抗演习作战效能评估

在实战化实兵对抗演习训练中,经验驱动的作战效能评估方法存在主观性强、评估效率低的问题,对于部队提升实战化训练水平、强化实战能力带来不利影响。针对上述问题,提出数据驱动的实兵对抗演习作战效能评估方法,引入最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)构建评估模型,通过演习数据对模型进行训练,建立效能指标和作战效能的非线性映射复杂关系。实验表明,基于LS-SVM算法的实兵对抗演习效能评估方法具有更高的效率和精度。     

天海背景图像天海分界的线性回归检测方法

针对天海背景远距离平视图像的成像特点,确定天海分界区域,可以减少目标分割时的计算量,抑制天海分界区域外不必要的噪声干扰。将求取天海分界方程归结为一个数理统计中的回归分析问题,通过将图像沿水平方向平均分成若干个区域,采用计算最大梯度得出每个区域的天海分界坐标,得到线性回归所需的区域坐标点集合,并用正态分布方法对野值进行剔除,运用最小二乘估计方法计算出天海分界线方程。结果表明,该方法可以准确地检测出天海分界线,且对目标背景特性不敏感。     

基于估值修正的分布式传感器网络最小均方算法

为使分布式传感器网络自适应滤波算法在具有快速收敛和低稳态误差的同时,具有对脉冲干扰的鲁棒性,在扩散LMS自适应滤波算法基础上,提出一种基于参数估值p阶范数修正的变步长最小均方自适应滤波算法,算法通过使用参数估值的p阶范数增抗其对脉冲噪声的抗干扰能力,通过合理设置变步长控制因子使得算法在收敛初期的收敛速度及收敛后期的稳态误差在一个较小的范围取得一个较好的平衡。对比实验表明,相比已有算法,所提算法性能更优且具有较好的鲁棒性。     

基于PLS特征提取的WNN装备保障性评估

为科学合理地评估装备的保障性水平,更好地发挥装备的作战使用效能,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的小波神经网络(WNN)装备保障性评估方法。该方法在系统分析基础上,构建了装备保障性评估指标体系;利用PLS提取诸多指标数据的主元特征;并利用获取的主元特征构建WNN模型,进而完成装备保障性评估。仿真结果表明,所提出方法的平均相对误差可达到0.009 6,比单一WNN模型评估效果有了改善,从而验证了它的可行性和有效性。     

基于改进RSS测距的拉格朗日优化定位算法

为了降低基于接收信号强度(Received signal strength Index,RSS)测距误差对节点定位的影响,解决基于RSS测距定位误差较大的问题,提出了基于优化RSS测距的平方最小平方定位算法(Square-least Square localization algorithm based on improved RSS,SLS-I-RSS)。SLS-I-RSS算法先通过多组锚节点间的距离和接收功率作为参考,降低基于RSS测距误差,然后再建立定位优化问题,并将定位优化问题转成规则化信任区域子问题,最后,再利用拉格朗日优化算法求解优化问题。实验结果表明,提出的SLS-I-RSS算法能够有效地降低定位误差,比传统的基于RSS定位算法减少了约12%～20%,但算法复杂度略有增加。     

基于MOMEDA和IITD的滚动轴承微弱故障特征提取

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于鲁棒多元LS-SVM的齿轮箱故障诊断方法

多元LS-SVM算法可以直接用于多分类模式识别问题,通过对该算法的误差变量进行加权,消除了训练样本中异常值或非高斯噪声的影响,增强了多元LS-SVM算法的鲁棒性。然后,利用改进算法建立特征向量与故障模式之间的映射关系,得到齿轮箱故障诊断模型。仿真表明:与传统BP神经网络相比,鲁棒多元LS-SVM算法对齿轮箱的故障诊断的精度更高,抗干扰能力和鲁棒性更强,是一种在齿轮箱故障诊断中值得推广和采用的算法。