共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

自适应互作用多模型(AIMM)算法在机动目标跟踪中的应用

首先,对自适应互作用的多模型（AIMM）算法在机动目标跟踪中的应用作了介绍。此算法不需事先已知模型,而是用一个二级卡尔曼估计器估计目标的加速度,然后,采用相互作用的多模型（IMM）算法,将估计加速度送给加速度参数不同的子滤波器。最后,对不同机动目标情形进行仿真,将AIMM算法和IMM算法做一比较。考虑到有关计算的需要和容易实现等要求,此算法可以在并行机上计算。     

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。     

MDCT在宽带数字音频编码中的应用

随着MD、DCC、DAB的相继推出,数字音频技术得到了广泛的应用。由于数字音频信号要求大存贮量和传输能力,因此数字音频信号压缩编码对于多媒体通信．HDTV和DAB等具有重大意义。本文对DCT在宽带数字音频编码中存在的问题以及MDCT的性能做了分析,结果表明MDCT应用于宽带数字音频编码比DCT具有明显的优越性,并且克服了DCT存在的边界效应,最后给出了MDCT在宽带数字音频编码中的应用实例。     

强机动目标的非线性滤波器设计

本文应用Kalman 滤波技术,研究了一套适用于航空火力控制系统的机动目标状态估值算法。文中将目标加速度模型假设为既有依赖状态的系数,又能自动适应目标机动的二阶高斯——马尔柯夫过程。采用非线性滤波理论,对非线性耦合的目标相对运动模型没有强行解耦和线性化,而是直接进行滤波。最后就估值精度滤波收敛速度和目标机动变化的适应性等方面进行了大量的数字仿真。仿真结果表明本文所设计的非线性滤波器具有良好的性能。     

浅议舰艇指挥算法中的数学建模问题

本文首先介绍作战指挥的概念、研究状况、功能和作用。然后以大量篇幅介绍舰艇作战指挥算法的数学建模问题,包括建模的特点、方法、建模顺序及软件支持,并给出两个例子说明建模方法的具体应用。最后给出结论和建议。     

火控雷达精度检飞中的误差计算方法

本文对火控雷达精度检飞的条件、要求及精度统计计算方法进行了较全面系统的阐述和分析。并根据精度检飞的限定条件和要求,给出了评定火控雷达精度的具体算法和误差限定标准.     

二维连续型随机变量函数的分布的线积分算法

本文给出用线积分计算二维连续型随机变量(X,Y)函数的概率密度的一般公式。与通常方法相比,具有方法简单、计算量少的优点。     

Petri网的活跃性和非死锁性的判定算法及证明

用Petri网分析系统的逻辑特性时很重要的是分析它的活跃性、非死锁性及安全性。在此提出两个算法—Petri网深度优先算法和活跃性判定算法,并加以证明。