低入射余角下雷达海杂波的建模与仿真

研究了低入射余角下雷达海杂波的建模、仿真算法及实现问题。根据实际背景 ,对实测数据进行深入讨论 ,建立起一个较为准确的海杂波幅度分布模型与功率谱模型 ;针对非相参和相参两种雷达体制 ,分别采用修正的零记忆非线性变换法和球不变随机过程法来实现具有给定相关性的K分布随机数序列的产生 ,并以VisualC + +为平台实现了仿真软件。仿真结果证明了模型和算法的有效性。     

利用K值作为鸡肉新鲜度的指标及其测定方法

为获得优良品质的肉品,一定时间的熟化是必要的。刚屠宰的鸡肉质较硬,经过一段时间熟化而变得柔软,肉的品质也随之改善因而产生口感更好的肉品。熟化的时间因动物品种不同而不同。牛肉、猪肉和鸡肉的熟化时间分别是7－10,3－5,和0．5天。对于牛肉和猪肉而言,新鲜度不作为     

基于高斯序列乘积和的相干非高斯分布杂波模拟新方法

提出了一种全新的相干K分布杂波模拟方法。相比经典的零记忆非线性变换(ZMNL)和球不变随机过程(SIRP)法,该方法的优点是能产生自相关函数(ACF)为任意复数的杂波序列,且不需要进行矩阵求逆和非线性变换,运算速度得到显著改善。仿真结果证明了这种方法的有效性。     

双波长K系数法测定苯氯乙酮的方法研究

介绍了一种排除二氯苯乙酮干扰定量测定苯氯乙酮的新方法－－双波长Ｋ系数法。方法可靠,操作较解联立方程方法简单,苯氯乙酮浓度与△Ａ有很好的相关性。相对误差小于&;#177;５％。     

基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型

对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。     

蚁群算法的多目标识别模型

现代海战中,我面临的威胁目标复杂多样,正确识别敌目标是做出准确的军事决策的前提.基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法.实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义.     

光学晶体K2Al2B2O7相位匹配参量放大研究

对K2Al2B2O7（KABO）晶体的相位匹配飞秒激光参量放大（OPA）特性进行了系统的理论计算和分析。分别讨论了Ⅰ型、Ⅱ型参量放大共线以及非共线情况,计算了在不同非共线夹角下的相位匹配角度。研究结果表明：对于一定波长的抽运光,存在一定的非共线入射角对应一定波长的信号光。在KABOⅠ型参变条件下,非共线角的引入使相位匹配角增大。这对于高效率地产生脉宽极短的飞秒参量激光、扩大飞秒激光的调谐范围以及通过参量技术放大飞秒脉冲都具有重要的意义。     

新型紫外非线性光学晶体K2Al2B2O7倍频特性研究

模拟计算了新型紫外光学晶体K2A l2B2O7的Ⅰ类、Ⅱ类倍频的相位匹配角、有效非线性系数,得到了其倍频的最短极限基频波波长和最大有效非线性系数,得到了其Ⅰ类、Ⅱ类倍频的走离角、允许角和允许波长的理论曲线。从理论上证明了K2A l2B2O7晶体是优质的新型紫外非线性光学晶体。     

拟共形映照和Holder连续性

设ｆ是Ｒｎ中的域Ｄ到有界的Ｍ－ＱＥＤ域上的Ｋ－拟共形映照,０＜α≤（ＫＭ）１／１－ｎ．在本文中作者证明了ｆ∈Ｌｐｉα（Ｄ）的充要条件是ｆ∈ＬＰｉα（Ｄ）。     

K—L变换在有效特征提取中的应用

在机械故障智能诊断过程中,提取反映机器状态的有效特征参量时要花费大量的时间和精力,而且这种依靠人的经验来提取特征参量的方法有一定的盲目性。为了解决如何尽可能快而有效地寻找一组特征参量,使诊断对象不同状态之间的可分性为最佳的问题,采用了K—L变换特征提取方法,研制出相应的软件,并已将该方法应用在大庆油田抽油机减速箱智能故障诊断系统中。