神经网络的单滤波器目标跟踪算法

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法.但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高.为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声.仿真结果表明,该方法有很好的机动...     

对抗仿真中防空导弹微分对策模型研究

针对防空导弹与目标的空间对抗,建立了防空导弹微分对策空间对抗模型,并推算得到了最优策略,运用自适应神经网络评判方法对模型进行求解,通过给定条件下的仿真证明了该算法的有效性,显示了该模型可应用于防空导弹与目标的空间对抗问题。     

一种修正的机动目标模型及自适应滤波算法

在"当前"统计模型的基础上,通过修正目标加速度的概率分布、机动加速度与方差的自适应关系及过程噪声协方差矩阵,提出了一种修正的机动目标模型及其自适应跟踪算法。理论分析和仿真结果表明,该模型能够准确描述目标的各种机动情况,跟踪算法具有良好的跟踪性能,具有实际应用价值。     

自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的应用

在坦克火炮稳定精度测试中采用了模板匹配,给出了测试系统的工作原理,对基于归一化相关度量的模板匹配进行了分析,针对目标可能发生的变化对匹配结果产生的影响,提出了自适应模板匹配的算法,并详细阐述了初始模板确定、目标运动估计和模板更新的方法.最后,用实验的方法证明了自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的优势.     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。     

减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器设计及仿真研究

针对船舶横摇的非线性模型,利用免疫反馈机理,设计了一种减摇鳍模糊免疫自适应PID控制器。控制器将模糊控制与PID控制相结合,采用Fuzzy推理,对非线性函数进行模糊逼近,用模糊免疫P调节器实时整定PID控制器的比例增益,采用常规模糊控制器在线调整免疫PID控制器的积分时间常数和微分时间常数。通过对船舶减摇鳍控制系统的仿真,可以看出采用模糊免疫自适应PID控制器其控制效果远优于常规PID控制器,使减摇鳍的减摇效果得到显著提高。     

电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制

针对电液伺服控制系统中存在的非线性影响,常规PID控制难以取得良好的控制效果,采用模糊神经网络自适应控制,通过BP算法改变模糊隶属函数的形状及模糊规则的中心值,实验结果表明该方法能有效地跟踪电液位置伺服系统。     

控制系统设计的模型参考逆方法及其在火控系统中的应用

给出了一种基于模型参考最优化方法和逆系统设计方法的鲁棒控制系统设计方法,并将其同模型参考自适应方法和逆系统方法进行了比较。将这一方法应用于某舰炮控制系统设计的仿真研究结果表明,该方法不仅简单易行,鲁棒性强,而且具有极好的控制效果     

变速跳频技术

本文从通信抗干扰的角度,探讨了自适应变速跳技术的原理、实现方法、抗干扰性能及其于三军协同通信的可行性。     

浅析信息战条件下短波通信的发展趋势

信息战是未来战争的主要形式,研究信息战条件下的武器装备和作战样式是赢得高技术条件下局部战争的关键。短波通信系统是无线通信的一种重要手段,本文将就信息战条件下短波通信的未来发展趋势加以探讨、分析。