混沌背景下基于神经网络的编码信号检测新方法

提出了一种混沌背景下的编码信号检测新方法。信号检测过程包含两个步骤:混沌信号的预测和检测判决。该方法利用非线性前馈神经网络进行混沌信号模型的创建,并采用13位巴克码作为编码信号。仿真结果表明,通过该方法进行编码信号检测可以得到较高的检测概率和较低的虚警概率,整体检测性能较高,并且对于不同信噪比的信号具有较强的鲁棒性。     

带落角约束的再入机动弹头的复合导引律

针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的复合导引律.该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过在最优导引律的基础上引入滑模变结构控制,增强导引律的鲁棒性.为了减小控制量的抖振和能量损耗,提出了采用RBF(径向基函数)神经网络自适应调节切换项增益的方案,数学仿真验证了该方案的有效性.仿真结果还表明,与最优导引律相比,复合导引律在外界干扰的影响下仍能保持较高的制导精度.     

基于RBF神经网络的HPA自适应预失真算法

卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能.     

自行火炮群的野战移动自组织网络

提高野战条件下的通信保障能力是当前我军炮兵部队信息化建设的一项重要内容,需要在原有通信方式的基础上探索新的途径。结合自行火炮群的作战指挥特点和无线自组织网的优点,研究了适用于自行火炮群的野战移动自组织网络,从结构体系、指挥网络的管理以及路由协议的选择等方面探讨了自组织网相关技术在自行火炮群作战中的具体应用。     

美军轻型侦察车试验方法

美军轻型侦察车是网络中心战装备的重要组成部分,其试验属于网络革新和试验中心开展的网络试验一部分。试验主要分为三个阶段进行,试验过程紧密结合试验想定内容,分别对组成单元、分系统的技术性能进行测试评估,同时验证战术使用效果。美军网络战装备系统试验思路,是一种可以借鉴的理论方法。     

惯性测量匹配法测定船体变形实施方案研究

介绍了船体变形的产生原因,详细分析了船体变形对航姿参数的影响和惯性测量匹配在实船上测量船体变形时的几种实施方案。分别讨论了在中心航姿系统部位和局部基准部位是否安装加速度计和速率陀螺时的不同情况,具体推导了变形角、局部基准部位的航姿角和摇摆线速度的计算公式。对各种方案进行了分析比较,指出了各自的优缺点,为惯性测量匹配法在实船上的应用打下了基础。     

线性系统测试矩阵优化

研究了工程中常见的线性系统循环指数为1(即其约当标准形不同的约当块不出现重根)的情况下测试矩阵优化的方法.通过将系统矩阵变换为约当标准型,能够简单地判定测试矩阵能否保持系统可观测.采用该方法可以在保持系统可观测的情况下,简单而直观地获取系统测试代价最小的测试策略.例子表明,该算法在工程上易于应用.     

基于网络嗅探技术的试验数据实时录取

针对某系统在试验中出现的通信节点多、时序紧凑、数据量大等问题,提出了利用网络嗅探技术实现网络环境下的数据采集,采用GPS时钟硬中断和RTX环境下实时数据传输相结合的方法,实现试验数据的精确配时和实时处理,进而结合数据分类和处理,实现了试验数据的实时录取和分析。     

基于遗传神经网络的装备研制作战需求方案评价

针对评价问题的实际情况,利用神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络算法解决装备研制作战需求方案评价问题。通过样本数据训练,提高了评价的准确性和适应性。仿真实验表明,该算法能够较好地克服人为因素和随机性的影响,其稳定性和精确性也有较高。     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。