数字调制信号的神经网络识别方法

提出数字调制信号的人工神经网络识别方法，从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取五种特征参数，用于训练神经网络对数字调制信号的识别。采用神经网络，不仅可提高识别的智能化，而且能提高正确识别率。     

稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

周期平稳通信信号时差估计

研究了一种利用信号谱相关特性对周期平稳通信信号进行时差估计的方法。研究表明,谱相关时差估计方法较之经典的广义互相关(GCC)法具有更强的抗干扰能力,在多辐射源环境下,该方法可以无模糊地估计各个辐射源的时差。     

重视艰苦奋斗教育

（一)加强对官兵艰苦奋斗精神教育的必要性。①继承革命传统的需要。青年官兵只有把艰苦创业的接力捧接过来,才能不辜负老一辈的期望,才能把我们党和军队的事业继续进行下去。②把我军现代化建设推向前进的需要．也是关系到“打得赢”、“不变质”的大事。艰苦奋斗是我们国家繁荣富强、我军不断强大的精神保障。艰苦奋斗教育是一项长期艰巨的任务。     

反隐身飞机技术发展

隐身技术又称“低可探测技术”,是一种通过降低武器装备的信号特征,使其难以被发现、跟踪和攻击的技术。1989年12月19日凌晨,美国使用6架F-117型隐身战斗轰炸机组成双机编队入侵巴拿马,标志着隐身飞机进入实战应用阶段,同时也将隐身与反隐身斗争推向一个新阶段。隐身技术与反隐身技术在长期的较量中相互抗衡,相互促进,共同发展。在未来的高技术战争中,二者之间必然还会有一番生死较量。     

电子战搜索策略

电子战系统的设计者们所面临的最棘手的问题之一是检测威胁信号的出现。理想情况下,电子战的接收机应当能够实时地观测到各个方向、所有频率、所有调制方式的威胁信号,并具有极高的灵敏度。尽管这样一种接收系统是能够设计出来的,但就其体积、复杂程度和造价而言,对大多数的应用来说是不实际的。因此,实际的电子战接收子系统是上述各种因素的折衷。以使其在体积、重量、性能和造价诸条件限制下,获得最好的截获概率(POI)。     

关于i＝4n＋7±√6n^2n＋6n－11／10的正整数解的快速算法

本文给出了有效信号为二次多项式时,线性一步外推点与采样点关系方程正整数解的快速求解算法。     

应用于鱼雷远程报警的鱼雷出管信号检测

潜艇在进行鱼雷攻击时发射噪声高于环境噪声,如果能及时检测到此时鱼雷的出管信息将有利于提高鱼雷的报警距离。针对鱼雷发射时瞬态噪声的特点,分析了基于高阶谱、双谱和小波分析等几种信号检测方法,探讨了进行鱼雷出管信号检测的可行性和有效性,该方法的应用将极大提高舰艇的防御能力。     

基于证据理论的多源信息目标识别

目标识别系统中多源传感器信息高度冲突时,利用DS规则直接融合得出的结果不合理,针对该问题,提出了期望证据融合算法。多个证据融合时,根据两证据间的矛盾信息大小确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量归一化后得到各证据的权重系数,进而求出期望证据,并用DS规则迭代融合。通过数字仿真对多种方法进行了比较分析,表明期望证据法在传感器信息高度冲突时依然可以得到较为理想的融合结果。