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一种称为自适应空时处理器(STP)的线性滤波器是一种相对比较新的方法,它使机载阵列天线雷达目标检测概率达到最大。理论上,全自适应STP可以实时获得最优解(一种维恩滤波器)。但是,实际上全自适应STP也存在一些问题。首先,线性滤波器的加权数可能非常大。其次,单一加权矢量的计算复杂度大约为O(MN)^3。再次,STP为线性滤波器但却工作在非线性不稳定的环境中。这些问题导致采用空时处理器传统技术的实时、最佳处理是现行计算技术内所不及的。为使运动杂波对目标检测的影响最小,本文探讨了人工神经网络和几种学习算法的可应用性。人工神经网络是一种自适应、并行、分布式处理系统,可以实时完成复杂计算。学习算法的机理是为了存储新的信息或变更信息,人工神经网络中的长期存储器要不断更新而又不被破坏。由于学习算法既能在系统的使用期内保留信息又能变更信息,所以对雷达系统的计算要求降到了最低,同时还能适应环境的变化。 相似文献
975.
导出了计算液体火箭发动机辐射冷却推力室不稳定温度场的隐式差分格式,并作了线性化处理。据此编制通用程序,可以计算任意辐射冷却推力室的不稳定温度场。 相似文献
976.
跳跃式导弹弹道设计与优化 总被引:5,自引:0,他引:5
详细介绍了跳跃式导弹的概念及其特点,并针对某二级导弹(一级为固体火箭发动机,二级为间隔可调双脉冲固体火箭发动机),根据跳跃式导弹的飞行特点,提出了一种飞行程序角的设计方法,给出了飞行程序角的表达式,并建立了跳跃式弹道优化模型。在跳跃式导弹概念设计阶段,在总体参数给定的情况下,弹道的设计与优化能最大限度地提高导弹的性能,利用混合遗传算法对跳跃式导弹弹道进行了较详细全面的设计与优化,并作了比较。结果表明,该方法适用于跳跃式导弹方案论证和初步设计。 相似文献
977.
由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。 相似文献
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