基于自组织神经网络的雷达信号分选

本文介绍了一种基于自组织神经网络的雷达信号分选系统,概率神经网络通过计算输入信号矢量的联合概率密度实现贝叶斯分选,它与传统的信号分选算法相比在分选精度和资源利用率上有显著的提高。这种并行的神经网络计算结构也很适合于ＶＬＳＩ实现。本文还介绍了此系统在复杂雷达信号环境下的仿真分选试验。     

应用于有源消声的变换域LMS算法

针对自适应有源消声最常用的滤波—XLMS算法(FLMS)运算量小、收敛缓慢、宽带消声效果差等不足之处,利用误差通道滤波特性,提出了变换域滤波—XLMS算法。新算法的突出优点是收敛速度较快、宽带消声效果较好。     

智能天线及其在军用软件无线电中的应用

本文讨论了智能无线的基本概念,论述了智能天线的技术基础和研究现状,并结合其在军用软件无线电中的应用,分析了值得研究的一些技术和方法。     

电子战信号处理技术的进展

在敌对军事行动期间敌方部队破坏已方的有效通信自二次大战前在战场开创使用无线电通信以来一直是军事指挥员十分担忧的一个问题。自那以后,电磁环境一直在不断地朝向更先进的抗干扰和隐蔽的市制形式方向发展。     

C~3I 系统中基于多目标决策理论的对空攻击任务分配决策问题研究

根据多目标决策理论,从系统的角度出发,提出了防御权系数问题,并在此基础上研究对空攻击任务的分配策略,给出了效度最大攻击任务分配策略和重点防护目标优先攻击任务分配策略,并引入攻击强度阀值概念,对这两种分配策略进行了改进,最后给出了具体算法。     

自适应滤波器在水压引信抗波浪噪声中的应用

本文根据舰船水压信号与波浪噪声的特点,用时间序列的AR模型理论导出一种适用于在水压引信上使用的自适应滤波器。计算机模拟结果表明,该滤波器具有良好的性能。     

二维 DFT 和 DCT 的 Systolic 阵列

超级计算中一个活跃的研究领域是将某些有限和,如离散富里叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT),映射到多处理机阵列上。本文首先通过二维DFT的行列分解算法流程图,给出了计算二维DFT的二种Systolic阵列:一种是由N_1个处理器组成的线性阵列,所花时间步为O(N_1N_2)(设二维DFT为N_1×N_2长的),与行列分解算法在单处理机上顺序执行所花时间相比,加速比为O(N)(设N_1=N_2=N)。这一结果无论是在时间消耗,还是在PE数量上都是目前最优的。另一种是由N_1×N_2个处理器组成的矩形阵列,所需时间为O(N_1+N_2),与行列算法在单处理机上顺序运行所花时间相比,加速比为O(N~2)(这里仍假定N_1=N_2=N)。本文还给出了二维DCT的与二维DFT相似的Systoilc阵列结构。不难将上述阵列推广到多维的情况。     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

等效扰动的炮控系统非线性自适应补偿控制方法

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。     

邻近支持向量机的阵列波束优化

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。