一种基于CAE的HRRP去噪重构与识别方法

针对HRRP识别研究中面临的噪声污染问题,提出了一种基于卷积自编码器(convolutional auto encoder, CAE)的HRRP识别方法。此方法将CAE的重构功能与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的分类性能相结合,将未含噪声的数据作为标签,利用CAE学习含噪声HRRP的噪声特征,实现对HRRP的去噪重构,后利用CNN对重构后的HRRP进行识别。仿真实验表明：在10 dB、20 dB、40 dB峰值信噪比的噪声环境下,该方法对HRRP的识别准确率分别可达到76.48%、95.14%、98.33%,能够一定程度上克服噪声对HRRP识别带来的不良影响,保证识别精度。     

基于MC-CNN网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立了磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成了磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。进一步,设计了多通道卷积神经网络（MC-CNN）对目标的正横距离和运动速度进行了估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响,结果表明Adam+tanh的组合方式的估计性能要优于其它的组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

基于卷积双向长短期神经网络的调制方式识别

针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。     

美国陆军网络装备作战评估及启示

作战试验能有效地推动装备体系的建设发展,本文通过分析美国陆军网络集成评估与联合作战评估的作战试验特点,提出军队开展装备作战试验的几个建议。首先,总结了美国陆军网络集成评估到联合作战评估的发展演变,主要包括网络集成评估的地位和作用、网络集成评估的实施流程以及13次网络集成评估和3次作战评估的有关情况;其次,分析了网络集成评估的一系列作战试验特点,诸如实际作战需求牵引、逼真场景构建、试训一体化模式、部队战斗力的直接生成以及作战能力的军民融合式发展等;最后,提出了网络集成评估带来的若干启示,从满足实战能力需求开展作战试验、突出装备体系的互操作能力评估、探索试训结合的作战试验模式、组建专门的作战试验部队及鼓励工业部门参与作战试验等方面推动军队作战试验的发展。