时变最优条件数的目标要素解算方法

纯方位目标跟踪是一个典型的非线性问题,伪线性跟踪估计器是理论和工程上解决该问题的一类重要方法。针对纯方位观测模型伪线性化后,系统存在弱可观测性问题,提出了一种时变最优条件数的目标要素解算新方法,理论上给出了一个改善系统可观测性的最优乘数因子。在系统条件数和参数估计的收敛概率两个方面,数值仿真和实验数据验证都表明新方法要优于经典纯方位伪线性化方法。     

坦克火力系统通用技术状态指标体系构建

我军对某型坦克火力系统实施状态维修,准确的技术状态评估是状态维修的前提,技术状态指标体系是进行火力系统状态评估的依据。构建指标体系的过程中,首先应用层次分析法构建技术状态参数体系的层次结构,然后采用云模型的方法获取参数体系中各定性、定量参数的相对重要度等级,依此使参数体系最优化。实例证明,上述方法有效解决了构建坦克火力系统技术状态指标体系的构建中分类不明确、筛选困难等问题。     

基于改进欧几里得算法的卷积码快速盲识别算法

卷积码盲识别技术在信号截获、智能移动通信、多点广播通信等领域具有广泛应用,针对卷积码的快速盲识别问题,对经典欧几里得算法进行了改进,提出了一种基于改进欧几里得算法的卷积码的快速盲识别方法。算法对卷积码码率进行遍历,通过欧几里得迭代算法求解卷积的校验多项式,实现了任意码率卷积码的快速盲识别。对算法进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性,且算法的计算量小于文献中已有算法。     

时频分析在战场侦察多目标识别中的应用

在通过仿真研究多目标信号特征基础上,分析了时域、频域在处理战场侦察多目标识别时的不足,提出一种基于时频分析的信号特征的多目标识别方法。本方法充分利用了探测信号的信息,提高了战场环境下多种目标的识别率。     

摩擦条件对纳米铜润滑添加剂减摩性能影响的研究

研究了摩擦速度、载荷和摩擦表面处理方式等摩擦条件,对纳米铜润滑添加剂减摩性能的影响,发现摩擦速度较高时,载荷增加使摩擦因数明显降低;在低载荷时摩擦速度的减小,使摩擦因数降低了17%,载荷增大后摩擦速度的变化,对摩擦因数的影响减小.摩擦表面抛光处理,使摩擦因数降低为磨削处理时的74%.     

基于EMD和二叉树支持向量机的调制识别算法

针对数字调制模式识别问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)和二叉树支持向量机的识别算法。该算法通过对数字信号进行经验模式分解,利用分解得到的本征模式函数构造分类特征,再运用二叉树支持向量机作为分类器实现了6种信号的分类。仿真结果表明,该算法具有很好的识别性能。     

基于主成分分析和神经网络的目标识别

采用主成分分析法将多项识别属性进行综合聚集,减少关联属性对识别的干扰,达到属性约简的目的。利用神经网络进行目标识别,通过优化训练策略,可以提高网络的收敛速度和泛化能力。主成分分析法与神经网络结合既能高效识别已知样本,又能对未知样本具有很强的自学与适应能力,从而有效地对海战场目标进行识别。通过对比仿真,证明了算法的有效性。     

基于边缘检测技术的温度计自动检定装置研制

为了解决人工检定温度计存在的工作效率低、劳动强度高、读数误差大和检定油烟重等问题,运用边缘检测技术,先对图像作预处理,再利用经典的Sobel边缘检测算子和三线识别方法,将温度计液柱图像转换为数字化的温度计示值;对温度计检定槽进行自动化改造,由计算机控制温度计插槽旋转角度和摄像机运动高度,再由单片机控制执行指令,将采集的图像传给计算机,从而研制出温度计自动检定装置,并实现计算机自动处理检定信息、打印原始记录和检定证书。     

基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别

结合灰关联分析和模糊理论,建立了一种模式识别方法。在此基础上提出了基于模糊灰关联度的空袭目标属性识别模型,利用实例说明了模型的可行性。