长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

约束层阻尼板动力学问题的传递函数解

采用传递函数方法对约束层阻尼板进行了动力学分析.使用Hamilton原理得到了约束层阻尼板的运动方程和边界条件,对未知位移进行级数展开,引入状态向量,使用分布参数传递函数方法建立系统的状态空间方程进行求解,分析了四边简支板的自由振动和频率响应问题,得到了板的固有频率、损耗因子和频响曲线.算例的计算结果与NASrRAN计算结果相比吻合良好.     

图像纹理模板匹配算法的改进与实现

为了提高图像匹配算法的实时性和复杂场景跟踪的稳定性,改进一种基于图像纹理的模板匹配算法(TTM).在模板与目标图像中分别提取水平、垂直方向上的二值化纹理特征矩阵,然后根据字节同或逻辑运算分别计算两个方向上的最佳匹配值,最后,通过加权求和得到最终的目标相关置信度.其中逻辑运算可以并行处理,所以计算量将大大减少,因此具有很强的实时性.又因为跟踪过程中,目标图像必然存在突发性的变化,对模板合理地进行更新是目标跟踪的关键,在上述的图像相似度度量方法的基础上,另外又提出了一种非常有效的模板修正方案,从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高.实验结果证明了该方法的优越性.     

自适应学习率的小波神经网络逼近算法

提出一种自适应学习率的小波神经网络算法,从根本上解决了小波神经网络学习率的取值和收敛速度慢的问题,并有效地克服了小波神经网络易陷入局部极小的缺点,仿真实验表明,提出的学习算法可靠,学习率能够随着网络的运行参数而自动变化,无需任何人为调整,克服了小波神经网络学习率靠人为试算选取所带来的问题.采用该种改进算法用于非线性函数逼近明显优于同等规模的固定学习率的小波神经网络.     

信号相位匹配法检测正弦信号的高阶统计量方法

为了能对提高高斯色噪声中正弦信号的检测能力,提出了二阶自相关和四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法.仿真结果表明,高斯色噪声中四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法的检测性能接近于高斯白噪声下匹配滤波器,优于二阶自相关的信号相位匹配检测法的检测性能,更优于的信号相位匹配的最小二乘检测器.     

PCNN图像分割新方法

为了解决脉冲耦合神经网络(PCNN)难以确定最优分割结果以及脉冲产生门限由非线性方法计算得到的问题,提出了一种基于PCNN的图像分割新方法.该算法采用线性方式动态调整脉冲门限,采用二维最大相关准则确定PCNN网络的循环迭代次数,并引用中值滤波的思想对PCNN的接收部分进行了改良,以克服噪声对分割过程的影响.实验结果表明该方法能获得视觉效果较好的分割结果并具有较强的普适性.     

基于混沌理论的雷达导引头设计研究

分析了Tent映射混沌信号的波形性能,证明了该信号具有的良好品质,提出了基于Tent混沌信号产生的雷达导引头设计方案,采用了数字激励4级非线性耦合型Colpitts振荡电路解决混沌同步问题,通过理论分析,该方案具有较好的应用价值.     

M序列波形编码性能研究及计算机仿真

针对影响雷达系统性能的地面或水面反射干扰以及噪声干扰,研究了M序列波形编码技术抗上述干扰的性能.通过建立地面反射干扰模型和噪声模型并结合M序列性质的方法对该技术进行了理论分析.由Matlab和基于TM320C6713DSP芯片评估板的仿真结果得出结论,该技术可以较好地提高系统的抗干扰能力.     

粗糙集和免疫算法在区分侦察任务中的应用

针对防空指挥仿真的特点,探讨区分侦察任务的最优决策求解问题.提出了粗糙集理论和免疫算法求解区分侦察任务最优决策的方法,该方法运用粗糙集理论计算评价指标的重要度,建立了综合评价指标;运用免疫算法和启发式信息求解最优决策,提高了决策的精确性.该方法的提出为防空体系建模的进一步研究打下了基础.     

军用电站谐波测量方法研究

详细地介绍了基于离散傅里叶变换（DFT）的谐波测量方法,分析了不同窗函数的特征及其对谐波测量精度的影响,并依据军用电站谐波测量特点采用布莱克曼窗提高测量精度。针对所述测量方法,利用软件进行了仿真计算,利用实用电站装备进行了对比测量实验,根据仿真和实测数据的误差分析,指出了造成测量误差的原因。