复合多径效应下舰载雷达探测性能分析

多径效应是影响舰载雷达探测性能的重要因素之一.结合舰载雷达实际工作环境,构建了镜面反射与漫反射复合多径模型,推导了复合传播因子的理论表达式,仿真验证了其莱斯分布规律,对比分析了不同海况下不同类型雷达的镜面多径和复合多径效应,对是否考虑漫反射分量给出了相应建议,为舰载雷达设计、使用及性能评估提供了参考.     

基于Millington方法的ASF数值计算软件设计与实现

为了对罗兰C信号传播过程中的附加二次相位因子(ASF)进行预估,针对ASF的数值计算软件进行了设计与实现.首先,采用米林顿方法为核心算法,建立了罗兰C信号在单传播介质和混合传播介质中的传播模型,并采用C++Builder5进行实现;然后,利用该软件的计算结果,对几种典型路径上的信号传播场强和时延分布规律进行了分析,验证...     

车辆导航Kalman滤波衰减因子自适应算法实现

系统介绍了车辆导航系统中卡尔曼滤波器的设计,给出了误差校正的方法.提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法.并在INS/GPS组合导航系统中进行了计算仿真,结果表明该算法能够较好地估计出衰减因子的大小有效地抑制滤波发散,提高导航精度.     

二层粘弹阻尼复合结构的优化设计

构造二节点八自由度有限元模型对二层粘弹弱约束阻尼复合结构的动力学特性进行了数值分析,其计算结果与实验结果基本一致.利用此有限元模型研究了各层阻尼材料的几何及物理参数对复合结构阻尼性能的影响.     

基于遗传算法的湿陷性黄土地基灰土挤密桩优化设计

利用Visual C＋＋语言,定义了一个面向对象的基于实数编码遗传算法类。运用可最大限度保证遗传算法搜索到问题的全局最优解的深度搜索策略,编制了灰土挤密桩的优化设计和造价估算遗传算法程序,并针对兰州某地灰土挤密桩复合地基进行了计算分析,并与原有方案比较,结果表明：两种优化方案在满足承载力和变形的条件下,在降低造价成本方面优势非常明显。     

潜艇深度安全操纵面及其控制技术

在分析现代潜艇高速、大潜深机动潜在风险的基础上,从保障潜艇深度安全的角度出发,提出了对传统十字形尾升降舵的技术改进途径,分析了适用的尾操纵面结构形式,并对先进的大小舵方案的结构形式、使用方式及十安形尾升降舵的舵角限制技术进行了阐述。理论研究表明:上述措施能有效地改善潜艇的深度安全性。     

不完全维修策略的产品保修期研究

以保修期内的保修费用和可用度2个目标作为优化决策依据,权衡厂家和顾客的利益及需求,建立基于改善因子的不完全预防性维修模型,并通过实例确定厂家和顾客共同达到最大满意度的最佳维修间隔期及保修期,验证了模型的实用性。     

基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。     

用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络

为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。     

基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别,是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成,因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点,提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型,设计智能识别模型的基本框架,提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制,通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号,将军事专家的知识经验封装为模式标签,模拟人的推理模式与认知经验,实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验,分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响,并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较,验证所提SAE算法的有效性。