雷达脉冲串信号频差估计性能研究

探讨了基于互相关法的雷达脉冲串信号频差估计性能.初步结论是:(1)对占空比不小于2%、持续时间为10ms左右的雷达脉冲串信号,只要其信噪比优于12dB,互相关法可以达到1Hz量级的频差估计性能;(2)提高采样频率可在更低的信噪比条件下或对更小占空比的雷达脉冲串信号实现同等精度的频差估计.     

旋转倒立摆的神经网络控制

本文针对一种新型的倒立摆系统,设计了一个四输入单输出三层BP网络,并对一级旋转倒立摆控制器进行逼近.仿真结果表明,BP神经网络有很广阔的应用领域.     

基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究

研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提。文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率。     

广义回归神经网络在MC-CDMA空频多用户检测中的应用

简要分析介绍反传神经网络、径向基神经网络与广义回归神经网络。广义回归神经网络与传统的基于反传算法的神经网络相比,具有收敛速度快,鲁棒性强等优点。将广义回归神经网络技术援引到MC-CDMA系统的空频多用户检测中,进行收敛性和误码率的仿真计算。仿真结果表明,广义回归算法比反传算法收敛速度快,广义回归神经网络空频多用户检测的误码率比单天线多用户检测的低。     

基于主动磁轴承的高速飞轮转子系统的非线性控制研究

针对控制力矩陀螺——主动磁轴承飞轮转子系统的强非线性和由陀螺效应产生的进动和章动导致系统的失稳问题,提出了神经网络的控制方案,设计了RBF神经网络控制器,并给出了李亚普诺夫函数的稳定性证明。研究表明,该控制器解决了陀螺效应导致的主动磁轴承-飞轮转子的不稳定性问题,且抑制了噪声对磁轴承稳定性所造成的破坏。最后,数值算例证明了该方法消除噪声的可行性和有效性。     

GMSK全数字解调

主要讲述了GMSK的一种低复杂度高性能全数字解调方法，这种方法是用一路复系数PAM信号来近似GMSK信号，经过线性近似以后就可以采用最大似然序列估计来进行信号检测，可以非常方便地实现全数字解调；该方法另一优点是大大降低了符号间的码间串扰，可以不利用Viterbi算法来消除GMSK信号的码间串扰，逐符号判决使得接收机更简单、实时。在本文中对BbTb=0．5、BbTb=0．25的两种GMSK信号进行了仿真，并对BbTb=0．25的信号进行了改进，引入了PDGMSK调制方式，仿真了这三种信号在加性高斯白噪声干扰下的误码性能．并与基带信号在相同条件下的误码性能作了比较。     

一种陀螺力矩刻度因数的标定方法

惯性平台上一般安装有两个二自由度陀螺，陀螺的力矩器刻度因数是一个非常重要的参数。讨论了在惯性平台闭盖条件下，利用惯性平台自身的功能对两个不同安装位置的陀螺仪进行测试和标定的方法，以及影响标定精度的一些误差。     

基于小波神经网络的双足步行机器人步态规划控制器

对于传统的神经网络中神经元模型在结构和信息存储能力上存在的不足，本文提出了一种基于广义小波其函数网络的神经元集聚模型，这种小波神经网络不仅收敛速度快，非线性逼近能力更好，而且具有内部结构变尺度、自适应调整和广义信息存储等智能化特点，更符合生物原型的实际情况。静态学习和准动态学习仿真实验证明这种神经网络结构的有效性。     

航天多光谱遥感器的物方摆动镜安装精度的讨论

本文讨论物方摆动镜光机扫描方案中物方摆动镜的安装精度对扫描结果所造成的影响,给出这种影响的计算方法和例子,从而阐明如何依据允许的扫描误差来确定摆动镜安装精度的问题。     

测量数据的单位权化和单位权标准差

针对[4]中讨论的主要问题"测量值残差的单位权化”提出了不同的看法,并给出测量所产生的随机误差不同于测量值残差的理论依据和分析方法.