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761.
基于制导与控制一体化的导弹编队队形控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高导弹编队协同作战队形控制能力,研究了基于制导与控制一体化思想的编队队形控制器设计问题。根据领弹-从弹的动力学以及运动学方程,推导出了领弹-从弹的相对运动模型,建立了领弹姿态信息与从弹舵偏角之间的关系,将从弹通道间的耦合项作为不确定项进行处理,并利用自适应神经网络理论设计了补偿器,对不确定项进行了处理。根据反演理论设计了编队队形控制器,能够对导弹编队队形进行有效的控制。  相似文献   
762.
基于小波变换和支持向量机的水下目标分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
水下目标识别技术是世界各国十分重视的研究课题之一,具有重要的理论和应用价值。简要介绍了小波变换、多分辨率分析及支持向量机的基本原理,针对舰船辐射噪声信号,利用小波变换来完成信号的预处理和滤波,在小波变换后信号的多尺度子空间上提取信号的能量特征参数,归一化处理后构建特征向量,最后用支持向量机算法进行分类。仿真结果表明,利用小波变换的多分辨率分析和支持向量机能对舰船辐射噪声信号进行有效分类识别。  相似文献   
763.
武器装备费用预测是武器装备费用分析的重要内容,预测分析的难点之一在于样本数据少,且样本数据具有复杂的非线性特点。充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数;充分利用样本信息,模型中样本加权值的确定采用预测误差和样本相似度的样本加权方法,研究建立基于PSO...  相似文献   
764.
坦克炮控系统内部存在摩擦、齿隙和参数漂移等多种非线性,严重影响了系统性能的发挥。基于“等效扰动”的思想,将系统的各种非线性环节等效为外部扰动,从而将复杂的非线性系统转化为带可测扰动的线性系统。在此基础上设计了基于扩张状态观测器的自适应模型跟随控制器,实现了炮控系统多种非线性的补偿控制,实验表明,这种控制方法能够有效地抑制非线性扰动的影响,改善系统性能,且易于工程实现。  相似文献   
765.
为提高对空袭目标的识别能力,提出了一种基于粗糙集支持向量机的空袭目标识别方法.该模型用RS方法构建SVM数据处理系统的前置系统,充分利用RS理论在处理大数据量,消除冗余信息等方面的优势,减少了SVM训练数据,克服了SVM算法因为数据量太大而导致处理速度慢的缺点.根据分类识别的要求,在RS-SVM两类分类算法的基础上,建...  相似文献   
766.
运用BP神经网络结构和Levenberg-Marquardt算法,对导弹动力学特性进行动态逆模型辨识,并以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决BTT导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习控制相结合的控制方法.从理论上证明了该控制方案可以实现对导弹三通...  相似文献   
767.
针对标准支持向量回归波束形成器的计算复杂度高、内存开销大、训练速度慢的缺点,提出了邻近支持向量机(Proximal Support Vector Machine,PSVM)波束优化方法。PSVM打破了通过对偶问题求解原问题的传统思维,将支持向量回归的约束条件等式化,直接对原问题进行分析与求解,给出了基于PSVM波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验。研究结果表明,在保持波束形成器性能基本不变的情况下,降低了计算复杂度,减少了内存开销,提高了训练速度。与传统的支持向量回归波束形成相比,具有良好的快速性,为波束形成器的优化设计提供了一种新的有效方法。  相似文献   
768.
基于排队论的JTIDS网络接入算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘强 《火力与指挥控制》2011,36(11):141-146,150
研究了JTIDS网络时分多址技术及4种接人模式的算法,并基于通信网络排队论对揍人算法延时进行了理论推导,提出了一种简单且高效的时隙重分配接入算法RPD-TDMA,对推导的延时性能公式进行了性能仿真,验证了推导的正确性,并且得出了4种接人算法的关键影响因素、性能特点以及适用战术环境等一系列结论.  相似文献   
769.
曹志军 《国防》2011,(6):54-56
近几场局部战争表明,空袭与反空袭已成为现代战争的主要作战样式。对重要经济目标防护能力的强弱,直接关系到反空袭作战的成败。天然气、煤气、液化气等能源基地,既是国计民生的重要命脉,也是极易遭到袭击的脆弱目标。有效组织实施燃气类重要目标的防护,已成为十分重要的问题。  相似文献   
770.
针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市QuickBird和WorldView影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。  相似文献   
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