基于现场总线的设备自动化监控系统

从设备信息管理系统的升级和业务功能扩展的角度,阐述了采用现场总线技术构成的设备监控系统的必要性和作用,并结合某工程背景,介绍了基于现场总线设备自动化监控系统的体系结构、网络拓扑结构及应用软件设计等关键技术。     

基于神经网络的弹药消耗预测

针对弹药消耗预测问题,运用一种改进的BP神经网络预测方法。预测时对样本数据进行了预处理,并在时序训练样本中引入了遗忘因子,以提高当前预测的精度,以及在权值调整过程中,引入"惯性项",以改善学习收敛过程。     

高保真语音数字信号获取系统设计与实现

给出了高保真数字信号获取系统的结构,分析了为生成高保真语音数字信号文件应注意的器件选择、电路设计和编程实现方法,总结了高保真数字信号获取系统四个主要环节,提出了相应的设计原则。     

一种新的基于二阶统计量的信道盲辨识与均衡算法

通过对接收信号进行过采样,应用过采样接收信号产生的循环平稳特性,给出单输入单输出系统的等效单输入多输出系统模型,据此模型给出了一种新的基于二阶统计量的盲辨识与均衡算法,给出的算法只需要接收信号的二阶统计量即可以辨识与均衡信道。     

战时营房保障资源动员能力模糊综合评判

战时营房保障资源动员是战时国民经济动员的重要组成部分。提高战时营房保障资源动员能力是做好战时营房保障资源动员工作的关键。由于影响营房保障资源动员能力的因素较多,既有定性的,又有定量的,且各因素又难以精确地描述,所以其评判过程具有模糊性。通过建立评判指标体系,应用模糊综合评判方法对战时营房保障资源动员能力作出评判,该方法具有较强的应用价值。最后,给出了一个应用实例。     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。     

一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于模糊认知图理论分析空间态势

空间态势已经成为现代战争战略制高点,某种程度上对于空间态势的认识和理解将直接影响战争的进程。态势分析是指挥决策的基础,是决策系统的关键环节,模糊认知图(fuzzy cognitive map,FCM)广泛地应用于动态分析和决策生成之中,有效地实现了专家知识与数值计算的充分融合,定性分析与定量计算结合切合了态势评估需要。     

基于改进SUSAN算法的红外目标边缘检测

从3个方面改进了传统的SUSAN算法:①自适应选取阈值,以提高算法自动化程度:②使用双几何阈值,增强算法的抗噪性;③加入目标点判断因子,减少计算时间.利用改进的算法进行了红外目标边缘检测,结果表明,改进算法比传统的SUSAN算法有更强的噪声抑制能力,更快的边缘检测速度,显示出更加优良的性能.对对比度比较低的红外图像,改进算法可以减少40%以上的计算时间,而对对比度较高的红外图像,改进算法可以减少70%以上的计算时间.     

基于UKF-SOFNN的近距机动目标跟踪滤波算法

对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。