星载合成孔径雷达模糊特性研究

在分析星载合成孔径雷达模糊信号来源的同时，论述了分辨率，测绘带宽，模糊度，脉冲重复频率之间的相互制约关系，并提出了在总体设计中如何选择脉冲重复频率以减少模糊的方法，最后给出了计算方位模糊比和距离模糊比的实用算法及仿真结果。     

星载合成孔径雷达的模糊分析

随着空间微波遥感技术的发展，星载合成孔径雷达已发展到了实用阶段。然而，在进行合成孔径雷达的设计时，模糊问题是必须考虑的，否则将给图象质量带来很大的影响。文章就星载合成孔径雷达的模糊和天线尺寸、脉冲重复频率、测绘带宽、分辨率的关系进行简要论述。     

模糊理论在质量工程中的应用探讨

在质量管理过程中，经常遇到原始数据的信息不充分即小样本情况，这时若还应用概率统计方法对数据进行分析处理，则往往不容易得到正确的结果。但是在研究所的试制和小批量生产中，遇到的一般都是小样本的情况。     

模式识别与模糊三值逻辑推理探讨

本文介绍了模式识别的概念与基本方法,形象思维与模式识别的关系和模糊逻辑与模糊推理,提出模糊三值逻辑的推理方法,旨在进一步探讨模式识别的方法和模糊逻辑推理理论,并附应用实例。     

模式识别与模糊三值逻辑推理探讨

本文介绍了模式识别的概念与基本方法,形象思维与模式识别的关系和模糊逻辑与模糊推理,提出模糊三值逻辑的推理方法,旨在进一步探讨模式识别的方法和模糊逻辑推理理论,并附应用实例.     

多极化星载SAR模糊比分析与计算

模糊比的计算是星载SAR系统设计需要考虑的重要方面,多极化系统的模糊比分析与单极化不同,尤其是距离向模糊比与单极化系统有很大的差异。文章主要针对这一问题,给出了多极化模糊比的模型,推导出计算公式,最后给出系统设计的仿真结果以及相应的结论。     

浅谈“模糊思维”在英语课堂教学中的运用

本文根据扎德教授的模糊教学理论,倡议教师们在教学中适当使用"模糊思维",并结合教学实际,提出了具体的实施策略。实践证明:英语教学中"模糊思维"的运用,给教学带来的良好的效果。     

基于模糊前馈的空天飞行器再入姿态的模糊鲁棒跟踪控制

提出一种新的模糊鲁棒跟踪控制方法,并应用于研究空天飞行器(ASV)再入段姿态角的跟踪问题。基于ASV再入段存在外界干扰的不确定姿态动态系统的T-S模糊模型,考查姿态角跟踪误差,引入模糊前馈,得出跟踪误差指数稳定的约束条件,并在镇定控制是前馈控制的先决条件的前提下,研究了模糊前馈跟踪控制器和具有η衰减率的模糊镇定控制器的设计问题,基于Matlab的LMI(linear matrix inequalities)和FLC(fuzzy logic control)工具可实现此问题的求解。仿真结果验证了算法的有效性。     

机械系统可靠度指标的模糊决策

如何预测或确定机械系统的可靠度指标，目前尚无行之有效的方法。本文在模糊综合评判方法的基础上，提出了二级模糊决策模型；讨论了模型的建立、隶属函数和隶属度的确定方法，最后给出了应用实例。     

方位多波束星载SAR系统的模糊特性研究

文章在介绍方位多波束合成孔径雷达（SAR,Synthetic Aperture Radar）系统的基本原理的基础上,深入分析了方位多波束SAR系统模糊信号的来源。从系统总体角度给出了方位多波束SAR系统距离模糊的一种度量方法及计算公式,并给出了仿真计算实例。文章的分析结果对高分辨宽测绘带SAR系统设计具有一定的参考价值。     

基于多级模糊值搜索的干涉仪测向算法

基于全局模糊值搜索的测向算法在干涉仪测向中广泛使用,在确定的一种干涉仪混合平面阵构型下对该解模糊算法进行分析研究,针对其计算量大、耗时长、工程实现过程中无法满足单脉冲测向需求的问题,提出了基于多级模糊值搜索的测向算法,通过选取相互垂直的最长2个阵元之间的相位差作为基准相位差,缩小模糊值的搜索范围,减少计算量,并在后续的仿真验证中,确定了其性能的优越性,为干涉仪解模糊算法提供新的思路。     

使用TS模糊故障树检测智能变电站稳定性的研究

数字变电站自动化系统的研究是最近的自动化研究方向的一个热门题目。其中一种最新颖也是最有效的方法就是TS模糊故障树。数字变电站自动化系统的结构可以分为过程层、间隔层和变电站层。笔者将分别构造三个不同结构层和自动化系统整体结构的模糊故障树。通过计算故障程度、模糊可靠性来分析可靠性。     

基于模糊聚类分析的无源雷达目标识别方法

针对无源雷达目标识别的特点,提出了基于模糊聚类分析的识别方法。首先分析了空中目标类型和目标表征,然后阐述了目标识别的原理和步骤,最后运用该方法对给定特征的空中目标进行了聚类分析,实验结果表明提出的方法是可行和有效的。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

一种基于模糊神经网络的Speckle图像滤波器

提出一种新的基于模糊神经网络 (FNN)的 Speckle噪声自适应滤波器 ,以实时处理 SAR图像。讨论了模糊神经网络滤波器结构的设计、模糊规则的选取以及采用改进遗传算法进行参数优化的方法 ,最后 ,结合图像处理应用实例 ,与其它传统图像滤波器进行比较 ,验证所述滤波器在滤除噪声和保持细节纹理方面的有效性。