基于支持向量机和虚拟仪器谐波频率检测

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中。提出了一种基于支持向量机算法(SVM)的检测飞机电网中谐波频率的新方法,以支持向量机方法为理论基础,利用强大的图形化开发软件LabVIEW为开发平台,设计了谐波检测系统。经实验发现,该系统在采样点数较少的情况下,仍能比较准确检测出各次谐波频率,系统具有操作简单,稳定可靠、测试精度高等特点。     

机载雷达与对抗设备电磁兼容建模与仿真

以机载雷达和干扰机为例,分析了机载设备电磁兼容问题产生的原因,建立了电磁相互干扰的理论模型,探讨了载机在不同干扰方式下雷达作用距离计算方法,推导了互干扰时,载机在掩护式干扰和自卫式干扰两种情形下的雷达距离方程,并基于雷达检测概率的一般求解方法,推导了自卫式干扰时雷达检测概率与目标距离的关系,并进行了实例仿真,为解决互干扰问题提供了理论参考。     

面向作战分析的典型空中目标RCS建模

空中目标的RCS建模是雷达系统建模中的基本问题,面向作战分析仿真的RCS建模需要较高的模型精细度和运算可操作性。RCS的统计特征会随着姿态角、频率、极化方式以及观测时间而变化,所以目标RCS的统计特征除了特殊情况外,是不实用的。因为通过对空中目标形态的分析,提出了空中对称目标和旋转目标的RCS建模方法,给出了该方法的插值运算形式,最后探讨了仿真运行中目标RCS的运行流程。     

从空间站出发的奔月轨道设计

由于空间站的运行轨道在惯性空间是已经确定的,因此对于基于空间站组装的月球探测器,需要对其奔月轨道做出专门设计.本文结合月球的运动规律,建立了完整的奔月轨道数学模型,并结合工程的实际背景,给出了相应的约束条件,从而将轨道设计问题转化为求解满足一系列约束条件的轨道动力学方程.然后通过选取合理的优化目标和约束参数,利用遗传算法和SOP算法进行求解,计算得到了满足条件的奔月轨道参数.最后,将得到的初步设计结果,与STK计算结果进行了比较,进一步验证了结论的正确性.     

远程导引变轨故障后轨道重构设计与分析

研究了空间交会远程导引变轨故障后轨道重构问题,提出了轨道重构设计准则,对五冲量远程导引的每一次变轨故障分别给出了四类轨道重构方案.根据提出的设计准则对给出轨道重构方案的修正能力、测控条件、推进剂消耗、终端精度和安全性进行初步分析,确定了处理远程导引变轨故障的轨道预案.     

基于光流动态特征与SVM的阴燃火检测方法

针对传统阴燃火检测中存在误报、漏报的问题,研究了一种基于光流场的视频检测方法。首先,利用改进的Horn-Schunck光流算法计算图像光流场,并结合阴燃火颜色特征提取可疑阴燃火运动区域;然后,提取连通域的面积、光流平均速度、方向方差、光流主运动方向、光流速度不规则度和背景模糊性等六个特征建立特征向量;最后,利用支持向量机对所有含可疑阴燃火运动区域的图像帧进行分类,从而实现阴燃火检测。实验结果证明:该方法对阴燃火识别准确度高,可有效排除多种图像干扰,在复杂环境下的适应性和鲁棒性较好。     

面向多目标拦截问题的协同任务分配方法研究

针对多枚空空导弹攻击多架飞机的作战场景,研究集群协同的多目标任务分配,实现对多架飞机的拦截.针对战场环境高动态、高复杂性的特点,采取基于灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)的实时任务分配方案.为解决灰狼优化算法容易陷入局部最优、易早熟的问题,提出了两方面的改进策略:一是优化种群,以佳点集...     

面向再制造零件表面形貌的计算机辅助检测系统

再制造工程以磨损零件为研究对象,在再制造性评价及相关研究中需要检测磨损零件的表面形貌,由于磨损零件表面形貌复杂,传统的测量方法不能完全胜任.针对这一问题,采用线结构激光三角法研制了一套面向再制造零件表面形貌的计算机辅助检测系统,介绍了该系统的结构,并将其应用于测量某型车辆离合器弹子槽的表面形貌上.     

目标系统的测试软件设计

阐述了自动测试目标系统的软件设计,介绍了目标在移动过程中偏离瞄准线,产生偏差的情况下,自动测角仪与主控计算机之间的通信必要测试条件,相关的信号处理和控制手段,及如何提高自动测角仪测试系统的检测精度。     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。