基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

基于相控阵雷达的舰炮联合反导技术

利用相控阵雷达构建舰炮武器系统一体化火控网络,分析了各型常规舰炮武器联合反导的应用场景,不同于以往分区段的梯次拦截,重点考虑中大口径舰炮在小口径舰炮拦截区域的综合使用问题,通过对中大口径发射弹丸的跟踪和预测方法,估算水柱出现的位置和时间信息,能够在小口径舰炮开火前,及时有效地修正火控预测模型,提高舰炮武器系统对反舰导弹的联合拦截概率。该方案切实可行,可扩展性强,进一步体现舰炮火力精确到达的控制能力,提供了舰炮武器系统的火控级数据共享平台。     

基于循环神经网络的锂电池SOC估算方法

鉴于锂电池荷电状态(state of charge, SOC)实时准确估计的重要性。针对大倍率脉冲放电工况下锂电池的强非线性和时变特性,训练了一个循环神经网络对锂电池SOC进行估算,该网络能够将电池管理系统测量所得的电压、电流、温度映射到SOC。基于某型号18Ah锂电池性能测试所获得的大倍率脉冲工况放电数据进行了实验验证,得到三种温度下锂电池SOC估算结果的平均绝对值误差为1.92%,证明了该方法的有效性。     

基于时频分析的到达角估计方法比较

提出了一种基于模式编码进行宽带信号到达角估计的方法。该方法通过广义回归神经网络(GRNN)对信号的线性时频协方差矩阵进行分类来实现。介绍了网络结构,数据仿真和应用于高频地波雷达目标定向的实际效果。特别介绍了通过窄带信号数据训练网络然后应用于宽带信号的训练方法,适于宽带训练数据难以获得的情形。仿真和实测数据的分析结果显示该估计方法能适应阵列的误差模式且鲁棒性好,在较低信噪比时能够给出正确估计。     

一种改进的联合概率数据关联算法

联合概率数据关联算法(JPDA)是密集杂波环境下一种有效的多目标跟踪算法,但该算法的复杂度会随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间,提出了一种改进的联合概率数据关联算法(I-JPDA)。首先通过合理选取跟踪门门限的阈值,去除小概率事件,然后再根据跟踪门内目标的关联概率对关联事件的概率密度值进行衰减,计算出跟踪门内各目标的关联概率。经过理论分析和仿真试验,证明了该方法在保证跟踪成功率的同时,还具有算法简单、计算量小和易于工程实现等优点。     

组网电子对抗中辐射源信号跟踪方法

对组网电子对抗的组成和关键性技术进行了简要描述,重点提出了一种基于CJPDA的多目标多平台跟踪算法,以解决在多电子战平台和多辐射源情况下的辐射源信号跟踪问题。该算法为了适应电子对抗信息实时性的要求,在进行CJPDA计算时引入了确认矩阵,减小计算量;同时,通过对关联概率矩阵运用最大值搜索法,最终实现对辐射源信号的跟踪。通过计算机仿真,验证了其合理性和有效性。     

神经网络PID在空空导弹自动驾驶仪中的应用

采用改进型BP神经网络与传统PID相结合作为控制器,应用于空空导弹自动驾驶仪的设计中。BP神经网络算法的运用,使得所设计的自动驾驶仪能够针对非线性、时变的气动特性自适应地调整控制参数,利用MATLAB软件对系统进行仿真,给出了相应的仿真结果。实现对PID控制器参数的寻优整定,简化了设计过程。     

一种基于知识的港口识别与理解方法

港口识别技术在军事上有着重要的应用前景。采用由上而下的知识驱动策略,充分利用了港口的图像特征,在低层处理中采用自适应平滑技术(Saint-Marc)进行预处理;中层处理提取港口重要对象目标(包括水域、防波堤和港口轮廓),用阈值分割和区域增长相结合的算法提取水域,用结构特征识别防波堤和港口轮廓;最后在高层处理中借用语义树的概念分析港口重要对象间的关系,采用概率松弛法进行港口的目标检测与识别。