基于卷积神经网络的雷达辐射源识别

随着电磁环境越来越复杂多变,给电子对抗带来了很大的挑战,基于传统的脉冲描述字和信号识别方法已不能满足战场要求.针对复杂电磁环境下的辐射源精确识别问题,将基于相控阵雷达辐射源的细微特征,主要是包络特征和相噪特征,对其进行分析建模,并结合卷积神经网络提出了 一种基于雷达中频数据和一维卷积神经网络的雷达辐射源个体识别方法,训...     

基于改进神经网络PID的永磁同步电机控制研究

永磁同步电机是高度耦合的非线性时变系统,针对传统的比例积分微分(proportion inte-gration differentiation,PID)控制方式不能完全发挥内置式永磁同步电机的最大转矩电流比控制响应快、精度高的优点,提出了 一种基于差分进化算法的优化神经网络对电流环PID参数进行整定的控制方法,采用Ma...     

基于运动信息的空中目标模糊识别方法

为解决空中机动目标识别方法复杂且识别率不高的问题,提出了一种基于运动信息的空中目标模糊识别方法。选取了机动性较小的无控类弹以及机动性较大的制导炸弹等作为研究对象。首先,对无控类弹(榴弹、火箭弹、迫击炮弹)、制导炸弹、巡航导弹及无人机的运动特征进行分析,仿真得出目标的运动轨迹。然后,提取目标的速度、高度、加速度、俯仰角及其变化率等特征,建立基于模糊集合的目标识别算法,根据择近原则进行判定,最后,得到仿真结果。实验结果表明,所提方法应对不同目标识别效果较好,且响应速度较快,为今后作战指挥及理论研究提供支持。     

一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法

地杂波仿真技术对机载雷达的设计与研制有着重要影响.针对机载雷达地杂波仿真技术开展研究,提出了一种基于地表类型的地杂波快速仿真方法.该方法以数字地图和载机航线为两个重要输入,采用雷达波束照射区域的数字地图为有效先验地理环境信息进行仿真,提高了杂波仿真的逼真度;同时针对传统仿真方法中计算量较大的问题,优化了散射单元中天线功...