基于PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型

针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。     

基于HRRP的雷达目标识别研究综述

雷达目标识别(RTR)技术在国土防空和战略预警领域具有重要意义,目前相关研究大多基于高分辨距离像(HRRP)展开。梳理了当前研究主要聚焦于样本完备和小样本情况下目标识别的问题,研究方法主要聚焦于基于特征提取的识别方法、基于统计建模的识别方法以及基于深度学习的识别方法等3个方面。聚焦2大问题,从3个方面开展综述,进行归纳总结;指出在当前研究领域存在的5个亟待解决的问题,分析了下一步研究可以考虑的方向。     

基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的雷达辐射源信号识别算法

针对目前基于模糊函数提取的几何学特征,在低信噪比时表征能力弱,导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于EEMD降噪和模糊函数奇异值向量的识别方法.选取合适的EEMD参数,对时域信号进行降噪,提取模糊函数矩阵奇异值向量,求解其交叉熵作为特征,实现雷达辐射源信号识别.仿真实验表明,信噪比大于-5 dB时,所提方法对于BPS...     

小波分析模式辨识的几个重要问题

小波分析是模式辨识研究中十分有用的工具,基于小波分析的基本原理和方法,提出并分析了模式辨识中的几个重要问题。     

基于北斗卫星反射信号的弹载探测器高度测量方法

为满足弹载探测器的高度测量需求,对高程测量方法进行研究,在载弹中设置北斗卫星信号接收组件,利用两个北斗卫星信号来确定引信的实际对地高度,进而发出指令起爆引信主装药。其中一个北斗信号被弹载接收组件直接截获,而由同一卫星发射的另一信号则经过反射后被弹载的另一接收组件截获,通过上述两信号间传输距离与时间的差异来计算引信的对地高度。同时结合误差模型,利用最小二乘融合算法降低测高误差,提升弹载探测器的测高精度。     

基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。     

基于CNN的窄带雷达空中目标识别方法

空中目标识别是雷达的重要用途之一,窄带雷达因体制限制,无法获取目标高分辨识别信息供分类识别。为解决窄带防空预警雷达对空中目标识别判性难的问题,提出了基于卷积神经网络的空中目标识别方法,就空中目标识别判性模型的构建、训练数据集的生成进行了研究,采用模拟数据集及实测数据对模型进行了检验,结果表明该方法具有较好效果。     

基于信号博弈的网络主动防御研究

针对现有被动防御方式难以有效确保军事信息网络安全的问题,从信号伪装的角度对军事信息网络的主动防御进行研究,提出了一种最优伪装信号选取方法。在分析军事信息网络攻防对抗的基础上,基于信号博弈理论对网络攻防过程进行建模;提出了网络攻防收益量化方法;在精炼贝叶斯纳什均衡分析的基础上,设计了最优伪装信号的选取算法。通过实验验证了方法的合理性和可行性,为军事信息网络安全防御提供了一种新的思路。