基于支持向量机算法的虚拟脱靶量预测

为了提高防空高炮武器系统的射击精度问题,采用支持向量机(SVM)算法,建立了基于支持向量机的虚拟脱靶量预测模型,提出了预测方法,该算法可以通过对给定样本的学习,获得很好的预测未出现的样本,理论上比较科学,算法简单、易于实现,通过仿真实验验证了该算法对虚拟脱靶量预测的可用性和准确性,为火控系统精度的校正提供了一种有效的方法。     

组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用

分析、研究、预测战时物资需求量,进而拟制相应的物资保障方案,是提高战时物资保障计划性和有效性的客观要求。利用灰色预测法和趋势预测法建立模型并进行预测,在对比分析各种物资需求预测方法的基础上,建立了基于最小二乘法加权的战时单兵日均物资需求的组合预测模型,为我军进行战时物资需求预测提供了一种可借鉴的方法。     

自适应调制的MIMO OFDM系统的性能分析

分析了MIMO OFDM的系统模型,研究了MIMO OFDM系统的自适应调制技术,给出了完整的自适应算法,探讨了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应调制提高了MIMO OFDM的误比特率性能。     

E 级超级计算机故障预测的数据采集方法

随着超级计算机规模向E级迅速发展,其可靠性面临巨大挑战,基于故障预测的主动容错技术成为提高系统容错能力的有效方法之一。数据采集是故障预测的基础,现有用于超级计算机故障预测的数据采集方法采集数据属性少、开销大,影响了故障预测的准确性和效率。本文面向未来E级超级计算机,提出数据采集框架（Failure Prediction Data Collection Framework, FPDC）,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据,采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决了随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小,扩展性好的优点,能够适应未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。     

一种智能的大规模MIMO部分导频复用调度方案

导频污染被认为是多小区大规模MIMO通信系统的主要技术瓶颈,与以小区为单位进行导频复用方案不同,提出了一种减轻导频污染影响的优化的部分导频调度方案。该调度方案先将全部可用的正交导频序列划分为若干子集,把其中的一个导频子集设为导频复用子集,该导频子集在系统中每个小区复用,其余导频子集则在不相邻小区间复用;之后在目标小区基站对导频复用子集中的导频序列引起的小区间干扰进行测量,依次将导频复用子集中具有最小小区间干扰的导频序列分配给上行链路信道质量最差的用户,改善系统频谱利用率。分析和仿真结果显示该导频调度方案可以有效抑制导频污染,并且相比于目前已有的导频调度方案性能有所改进。     

一种基于“GM(1,1)”模型的火炮初速灰预测方法

火炮初速量测是火炮进行弹道准备中的一项重要内容,运用灰色理论探讨火炮初速预测问题,既有利于提高火炮射击精度的修正,又有利于进一步完善火炮初速测量雷达的使用操作和改进设计。针对火炮初速随机变化的特点,基于灰色理论中的GM(1,1)模型,构建火炮初速灰预测模型,确定预测结果精度检验方法。最后通过一应用实例验证了该方法具有一定的合理性与实用性。     

简介机械装备故障预测系统设计

故障预测是一个新生事物,机械装备的故障预测更是一个复杂的大系统,随着人工智能技术先进研究成果的不断推出,有关故障预测的基础性理论和应用技术的研究也必将得到飞跃性的发展。而探讨开发机械装备故障预测系统的一般性准则,可以起到抛砖引玉的作用。     

随机时间序列法在油料消耗预测中的应用

能否准确预测航空兵场站油料消耗量,对于做好场站油料保障工作具有重要意义。目前对油料消耗预测通常采用经验估算法,虽简单易行,但缺乏科学依据。本文采用随机时间序列法,建立了场站油料消耗量预测模型。实例验证其预测精度较高。