基于递归神经网络的飞机目标识别方法

针对宽带高距离分辨全极化雷达体制,提出了一种基于实时递归神经网络算法的飞机目标自动识别方法,实现了全极化下五类飞机目标的自动识别。实验结果表明,递归神经网络用于飞机目标识别是有效可行的。     

遗传算法及其应用

简述了遗传算法的其本原理和特点,并将其应用于声纳目标特征的选择。实验结果表明了遗传算法在模式特征优化和选择中的优势。     

模糊数学与计算机应用

论述模糊数学与计算机发展之关系,设想利用模糊数学方法解决计算机进行模糊模式识别的过程,给出了几个具体例子。     

具有空间坐标耦合的二阶集群模型分析

在空间坐标耦合的情形下建立一种改进的二阶分布式集群模型。分析结果显示,如果系统的拓扑结构不变,当其确定的有向图具有有向支撑树并且速度的伴随系数大于某一临界值时,整个群体将随着耦合矩阵的旋转角的变化而呈现出三种集群样式——直线模式、圆柱螺线模式以及对数螺线模式。最后给出了这三种样式所对应的数值仿真结果。     

基于瞬时转速多特征融合的内燃机各缸工作状态识别

为分析内燃机瞬时转速波动过程与各缸工作相位的对应关系,进而识别各缸工作状态,提出了基于硬件计数原理的内燃机瞬时转速精确测试方法,在某自行火炮发动机上测取了发动机正常工作、燃烧不良和失火工况下的瞬时转速信号。对信号进行频谱分析,并利用分频带滤波方法分离出电调信号和各缸做功冲击信号,进而提出5个特征参数并计算各特征参数的相对偏差和偏差极性,最后根据不同特征参数的相对偏差幅值和偏差极性分布规律判别各缸工作状态并定位状态异常缸。     

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。     

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。     

Brill流型的脉冲防暴水炮发射管内气液两相流流型

搭建了脉冲防暴水炮气液两相流动力研究的模化实验平台,对水炮发射管进行可视化研究的改装,通过高速摄影机来拍摄发射管内气液两相流气液界面运动的行为。简化了水炮的三维物理模型,应用OpenFOAM软件自带的大涡数值模拟模型(LES)对发射管内气液两相流进行流场仿真,得到了流型的演变过程。数值模拟结果显示脉冲防暴水炮发射管内气液两相动力过程的流型演变规律为:开始阶段为冲击流,但持续时间极为短暂;然后演变为环状流,持续时间较长;最后为气液掺混阶段的雾状流。数值模拟结果与实验结果吻合良好。     

联合编队作战行动方案建模

研究联合编队的作战行动方案问题,首先需要建立合理的任务模型。在基本作战样式基础上,针对联合编队任务特点,设计了一种联合编队作战行动方案的建模方法。该模型包含对海攻击和对空防御等5种基本作战样式,结合规划和调度两方面的特点,提供了资源和系统状态的描述机制。实例证明建模方案不仅具有可行性,而且丰富了作战行动方案的建模理论,对联合编队作战系统的研究、决策和建设具有一定的参考价值。