伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达,由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效,因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程,只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度,测角误差约为0.15倍波束宽度;当群目标数较多或者目标相位差接近于0时,算法性能下降明显。     

点-航迹质量评估的联合目标检测跟踪方法

针对复杂背景下微弱目标的检测和跟踪问题,提出了一种基于点-航迹质量评估的动态规划方法。该方法在雷达传统的检测跟踪结构的基础上,结合雷达真实目标回波特性和目标的运动规律,在单周期内,根据目标的回波特性提出点迹质量的概念,在进行点迹凝聚处理的同时计算点迹质量的大小;在多周期间,根据目标的运动规律对目标的位置进行外推估计,根据估计值与量测值之间的欧式距离和方位差设计一个置信因子并结合点迹质量来改进航迹指标函数。仿真验证结果表明,该方法能够有效地消除伪航迹,计算量较小,能够提高复杂背景下雷达对微弱目标的检测和跟踪性能,并且结构简单,在工程上易于实现。     

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。     

基于相关性函数的多站微动特征分析与提取

针对多站雷达精度跨度大、难以有效进行融合识别的问题,提出了基于相关性函数的多站加权融合方法。首先建立了弹道目标滑动散射模型,通过时延相乘重构回波,并利用扩展Hough变换提取出距离像的曲线参数,从而建立方程组以求取微动信息。然后利用相关性函数对各雷达的支持度进行分析,最终对支持度高的观测数据进行融合识别。仿真结果表明该方法计算简单,能有效提高微动参数的估计精度,客观地反映各部雷达的可靠度。