利用小波变换进行空间目标电磁特征提取与识别

高分辨雷达目标识别是当前高技术领域的一个研究重点,以一维高分辨距离像为原始信号,利用小波分析作为目标特征矢量提取的工具,对利用几种代价函数构成的特征向量的分类效果进行了详细的研究,提出了将小波变换、模糊神经网络和信息融合相结合的雷达目标识别方法,仿真结果表明,所提出的目标识别方法是一种有效的雷达目标识别方法.     

飞机电传操纵系统控制律的神经网络实现

现代多功能战机多用电传操纵系统替代传统的机械杆系,但由于飞机的多变量、强耦合和不稳定等强非线性特点,使得其电传控制律的工程实现相当复杂.为此,对电传操纵系统控制律的神经网络实现方法进行了研究.通过利用径向基函数(RBF)网络良好的非线性跟踪性能,探讨了用RBF网络实现电传控制律的一般方法,并以某型飞机电传操纵系统纵向通道为例,对该方法进行了验证.     

自航水雷雷位误差对障碍毁伤概率影响分析

自航水雷障碍毁伤概率是其作战效能的重要指标之一。针对自航水雷(SLMM)雷位所具有的随机散布特性,建立了反映水雷障碍毁伤概率与雷位误差之间关系的理论模型,并对理论模型进行了仿真验证。利用该理论模型分析了自航水雷雷位误差对毁伤概率的影响,同时对自航水雷障碍期望雷位的优化配置方法进行了初步的探讨。     

《军事通信技术》2007年优秀论文获奖名单

一等奖(3名):潘克刚,胡均权,吴恒,张邦宁.准混沌差分跳频转移函数研究与实现(2—5);谢贵武,杨继红,陈亮,肖勇,闵刚.一种新的变速率语音编码算法(4—1);周尧,蔡跃明,潘成康.一种新的基于 V-MIMO 技术的包冲突解析方案(3—6)二等奖(6名):李玉建,王金龙,吴启晖.一种频域均衡与干扰抑制联合的算法研究(1—5);张杭,孟艳,陈乾,宋端.基于遗传算法的通信卫星频谱资源运用研究(3—1);孙卓,岳振军,宋巍.基于     

基于截断函数的有限时间滑模控制方法

针对一类二阶不确定非线性系统的鲁棒控制问题,提出一种基于截断函数的有限时间滑模控制算法。该算法具有以下特点:系统状态可在期望的有限时刻收敛为零;受控系统对外部扰动和参数不确定性具有全局鲁棒特性;系统状态的动态响应可解析预测;通过选择不同的截断函数可以实现对控制器性能的调节。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

PWPF的直接力脉冲自抗扰姿态控制方法

为应对来自临近空间高超声速飞行器的威胁,对作战空域在35 km以上高空的反临近空间拦截弹的需求越来越迫切。姿态控制系统的执行机构为6台常值推力发动机,为弹体稳定的跟踪目标提供可多次开启的常值推力,而使用PWPF调制技术可以将常值推力等效为连续推力;拦截器姿态控制系统需要克服轨控开启时带来的较大干扰,因此基于自抗扰方法设计了控制器,控制信号经PWPF调制后得到脉冲开关信号实现拦截器的姿态控制。仿真结果表明,自抗扰控制器具有更好的快速性与稳定性,且更方便与PWPF调制器串联使用。     

再生核的一种新的计算法及其递推性

利用函数带积分余项的Taylor公式很自然地给出了W2m[a,b]空间的内积;基于这个内积,用Green函数得到再生核简洁的表达式,并用矩阵讨论了再生核计算的递推关系。     

基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。     

高分辨率遥感影像的自优化迭代分类方法

针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。