基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

一种利用CUDA技术实现雷达余辉效果的方法

雷达PPI显示器余辉效果的好坏直接影响雷达模拟器的逼真程度,从而影响受训人员的训练效果。为实现高度逼真的雷达余辉效果,克服余辉模拟中坐标变换及余辉计算对运算速度需求较高的问题,利用新近出现的CUDA并行处理技术将在CPU上处理耗时较多的坐标变换及余辉计算搬移到GPU上来实现,克服了传统雷达余辉模拟方法中存在的不足。同时,传统余辉模拟方法中无法实现的高转速扫描余辉模拟,以及由于目标数据致使天线转速不稳等问题也得以解决,使用该方法可以实现导航等多型雷达的高转速扫描线余辉模拟。利用该方法研制的雷达训练模拟器已装备到某训练基地,用于雷达兵实际的教学、训练和考核,取得了良好的效果。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

浅谈网络中心战

网络中心战是未来战争的主要作战样式,首先依次介绍网络中心战的概念、体系结构、优势,然后通过伊拉克战争实例说明网络中心战的优越性,最后指出网络中心战存在的问题及我军面对军事变革挑战应如何应对。     

基于神经网络的信息融合算法研究及其在入侵检测中的应用

目前,网络入侵技术越来越先进,许多黑客都具备反检测的能力,他们会有针对性地模仿被入侵系统的正常用户行为;或将自己的入侵时间拉长,使敏感操作分布于很长的时间周期中;还可能通过多台主机联手攻破被入侵系统.对于伪装性入侵行为与正常用户行为来说,仅靠一个传感器的报告提供的信息来识别已经相当困难,必须通过多传感器信息融合的方法来提高对入侵的识别率,降低误警率.应用基于神经网络的主观Bayes方法,经实验,效果良好.     

网络系统可靠性近似估算方法的对比研究

在讨论了网络系统可靠性计算难题的基础上,以满足工程实际的精度需要并减少分析计算工作量为目标,对现有的4种近似估算网络系统可靠性的方法进行了分析,指出了各种方法产生误差的原因,定性分析了有关方法为减少误差所采取措施的合理性。针对2种不同复杂程度的典型网络系统,通过数值算例,给出了单元可靠度不同情形下的系统可靠度计算值;与精确算法对比之后,得到了量化的误差.基于对各方法的工作量和误差的综合分析,给出了具有工程指导意义的建议.     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

基于HLA的电子战仿真测试与评估

针对电子战系统的特点,介绍了电子战系统开发与测试的一般过程。分析基于高层体系结构的电子战仿真测试与评估包括两个方面,HLA各组成部分性能以及电子战系统自身效能的测试与评估。在分析美国电子战仿真测试的基础上,将基于HLA的电子战系统应用于指挥自动化体系对抗仿真中,设计了对应的框架结构。分别对运行支撑系统KD-RTI和DMSORTI1.3v6在不同传输方式下的传输时延和丢包率进行了比较。进一步以信息的完备性为指标,对电子战系统的作战效能进行了评估。     

电机故障诊断中的信息融合利用问题研究

对电机故障诊断中的可用信息进行了分类,并针对单一诊断技术对信息利用不足的问题提出利用信息融合的理论,指出了基于信息融合的电机故障诊断技术应解决的问题;给出了基于信息融合的电机故障诊断的基本框架;最后概述了诊断中信息融合利用的方法。结果表明,充分利用电机运行中的各种信息,采用基于信息融合技术的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确性和可靠性。     

自旋结网圈表象中体积算符对5价顶角的作用

根据已有文献给出的W矩阵元的一般公式,利用重耦理论深入研究了5价顶角,得出了相应的W(5)矩阵元的可直接计算的精确公式.