基于Matlab神经网络的水下目标识别

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了目标像素灰度分布特征提取方法,并针对水下光信号衰减的情况,采用了色彩"补偿"的解决方案.对图像矩阵通过奇异值分解得到了目标有效维特征向量,分类器设计采用了Matlab环境下的BP神经网络,识别结果是令人满意的.这对猎雷具装备的发展具有一定的参考价值.     

径向特征下的改进三角形星图识别算法

三角形星图识别可靠性与可操作性较强,目前仍在广泛使用,但是三角形星图识别算法存在冗余匹配和误识别。通过星点的几何分布构建星点的径向特征量,依据径向特征量对星图进行初始识别,将拍摄星点的识别结果限定在数颗导航星上。在初始识别的基础上,运用三角形星图识别算法再次进行识别,使三角形星图识别更具针对性,同时提高识别的正确性。实验结果表明,采用基于径向特征的改进三角形识别算法,星图识别的准确性和针对性都得到了提高。     

挠性胶管动态特性参数的辨识

建立了挠性胶管的物理模型 .以此为基础提出了用系统辨识的方法识别其动态特性参数 ,并推导出相应的计算公式     

坦克火控系统的数字化技术

从目标探测设备、车辆综合电子设备、战场战斗识别系统和导航定位技术四个方面 ,阐述了坦克火控系统中采用的先进数字化技术和设备 ,并简述了将坦克纳入 C3I系统中时所使用的先进的通信系统。     

基于BP神经网络的闭路制导改进方法

针对传统闭路制导方法中的制导方法误差,提出了一种根据"真实目标"进行制导的改进制导方法。采用BP神经网络逼近算法,推导建立预定关机点及落点坐标与需要速度间的映射关系,并装订上弹,使关机点附近对应每一个位置能够映射出相应的需要速度矢量。然后利用闭路制导关机及导引方法对导弹实施控制。通过仿真,该方法大大减小了制导方法误差,提高了导弹射击精度。     

适用于金属物体识别的L形无芯RFID标签设计

设计了一种L形无芯射频识别标签,该标签包含6个不同尺寸的L形散射单元,利用其交叉极化方向上的反向散射场进行识别。标签基于频域特征进行编码,每个标签可携带6 bit信息。使用CST仿真软件对所设计L形无芯RFID标签进行仿真,分析了L形散射单元的尺寸变化时对标签谐振特性的影响。此外,还仿真了标签的接地板尺寸增加后的情况,证明该标签可适用于金属物体的识别或金属背景下的物体识别。     

微陀螺仪检测平衡回路建立与验证

基于梳齿电容微结构,分析了电压驱动梳齿电容振动产生静电力的工作原理;针对微陀螺仪开环直接检测的不足,采用静电力平衡哥氏力的方法构建平衡回路,抑制哥氏振动。提取了微陀螺仪哥氏输出信号振动幅值;以哥氏振动幅值为控制量,设计了微陀螺仪检测平衡回路。仿真和实验表明构建的检测平衡回路能够有效地平衡哥氏力,抑制哥氏振动,使质量块回到平衡位置,微陀螺仪标度因数线性度和对称性有显著提高,测量范围、阈值和分辨率等性能均有不同程度改善。     

多普勒频谱及JEM效应在空中目标识别中的应用分析

为了获取进行空中目标识别的有效特征量,分析了多普勒频谱结构识别、调制谱识别和JEM周期特征识别等方法.采用将相位和幅度综合的方法,获得了更接近理论值的JEM周期平均值特征量,仿真结果说明综合特征量具有较小的估计标准差.最后,指出了该领域可能的研究方向.     

反馈干扰系统的自校正控制方法

为实现系统跟踪期望输出及系统未知参数的在线闭环辨识,针对带反馈干扰的未知参数系统,结合最小方差控制算法和增广最小二乘法设计了自校正调节器。首先通过对反馈通道干扰的分析,给出了系统的等效模型;其次,按系统输出最小方差的原理设计了控制器,实现了系统跟踪期望输出;第三,运用增广最小二乘法对系统参数的辨识,给出未知参数的无偏一致估计,实现了参数的在线闭环辨识。通过对未知参数的辨识,用所辨识的参数计算调节器的参数,完成对控制律的修改,实现了系统跟踪期望输出和参数的在线闭环辨识。最后,利用该方法对实例进行了仿真研究。仿真结果表明:所提方法简单可行。     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨,切削温度回归模型辨识的实例表明,该方法是有效的.