基于小波变换的直升机声目标识别

综述了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标识别当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果。结果表明,利用信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。     

一种面向虚拟维修训练的拆装序列描述方法

通过分析机电产品的维修特点、虚拟维修训练的需求以及产品维护规程的结构特点,提出了一种采用树型和有向图混合结构来统一描述产品维护规程和拆卸安装序列的方法,并以Visual C++/MFC为工具,开发了维护规程控件,解决了虚拟维修训练中产品维护规程和拆卸安装序列的同步直观显示、约束关系解算、规程文件存取等问题,并为维护规程的可视化编辑提供了工具。实践表明,该方法满足虚拟维修训练对维护规程和拆装序列的描述要求。     

多无人机梯次攻击航路规划

为了解决多无人机协同攻击航路规划问题,基于一种雷达威胁等效方法,以及无人机在不同姿态下雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)值随之改变的特性,结合多机作战战术思想,提出了一种多无人机梯次协同攻击同一目标的方法,并利用Dijkstra算法进行多无人机航路规划.仿真结果表明,该方法具有更高的应用价值.     

基于附加频移跳频的方案设计及其性能分析

为了提高跳频系统的抗预测性能,增大抗跟踪干扰能力,提出了基于附加频移的跳频通信。在给定跳频带宽内,该方案通过双序列的控制输出射频频率来提高其跳变复杂度,从而增大敌方对于跳频序列的正确建模和预测难度。基于混沌特性的分析方法,对采用L-G非连续抽头模型和Logistic-Kent级联映射构造的合成跳频序列的复杂度进行了计算,与相同模型下构造的常规跳频序列相比,基于附加频移的跳频通信均具有更大的复杂度。     

基于OFDM的宽带混沌干扰信号产生技术

根据OFDM调制特点,并结合混沌序列伪随机以及初值敏感特性,提出了一种基于OFDM技术的宽带自适应多目标混沌干扰系统。该系统可灵活实现干扰频带控制,并能根据目标特征灵活调整功率谱形,还可以实现多目标同时干扰。该系统选用混沌序列作为基带干扰源,具有类随机性能好、计算量小、序列数量众多等优点。仿真结果表明:该系统具有灵活的干扰频带和功率控制能力以及优异的时频遮盖性能,可用于对多目标进行自适应干扰。     

火箭发动机故障检测的快速增量单分类支持向量机算法

为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。     

提取时间对硝基油漆稀料燃烧产物鉴定的影响

油漆稀料是一种常见的助燃剂,提取时间对其燃烧产物的鉴定会有一定的影响。选取了纯毛织品作为实验载体,以硝基油漆稀料为研究对象,对燃烧残留物及燃烧烟尘进行了系统的GC-MS分析,找出了纯样和加载油漆稀料后燃烧产物主要成分的变化规律,对样品中目标化合物的相对峰面积随燃烧产物提取时间的变化曲线进行了非线性数学分析,初步找出了样品燃烧产物的相对峰面积随硝基油漆稀料燃烧产物提取时间变化的规律,为合理选择物证的提取时间提出了建议。     

基于KP CA的作战仿真实验数据特征提取方法

针对作战仿真分析过程中各作战要素的复杂性与非线性,研究了一种基于KPCA的作战仿真实验数据特征提取方法。该方法描述了KPCA特征提取的原理和算法,并将其应用于作战仿真实验数据的空间降维,根据累积贡献率确定新特征的数量。仿真结果表明,该方法与PCA相比具有主成份特征明显、贡献率集中等优点,能够有效综合原始数据的非线性特征,降低原始数据的维数。     

一种基于模型的舰船目标特征提取方法

针对中分辨雷达,提出了一种基于模型的舰船目标特征提取方法。通过对特征向量的组合和加权提高了舰船目标的特征提取质量,在人工神经网络识别器中取得了较好的识别效果。     

基于多信息源的潜艇目标融合识别系统研究

介绍了目标属性融合中的三种融合结构,并对潜艇获得目标属性信息的多信息源进行分析总结,提出了在潜艇目标融合识别系统中,采用决策级融合结构进行目标融合识别的方法,并对潜艇决策级融合识别过程进行了简要的分析说明.