运用线性回归进行制导精度折合

同一仪表的工具误差,对不同弹道的影响(如落点偏差)是不同的。本文避开传统的分离误差系数方法,而运用线性回归方法,依据试验弹道的遥、外测参数直接折合出仪表误差造成的正常弹道落点偏差,以提供对型号弹进行精度鉴定的可靠验前信息。在折合方法中利用AIC(Akaike Information Criterion)准则选择自变元及消去变换法实施运算。给出了对典型弹的数字仿真结果、数例说明该方法有较高的折合精度。     

光纤陀螺温度建模及补偿技术研究

研究了干涉式光纤陀螺的温度补偿问题。首先分析了光纤陀螺仪温度漂移的主要影响因素，并应用人工神经网络与数理统计方法建立了陀螺仪的温度补偿模型。最后对某型号陀螺进行了0～50℃环境温度下的大量恒温及变温实验，通过实验数据完善所建模型并完成了对该陀螺的温度补偿。实验结果表明：在特定温度环境下，该方法能够有效地改善光纤陀螺仪零偏稳定性。     

星载微波辐射成像仪天线温度误差分析

：阐述了星载微波辐射成像仪扫描式外部两点周期定标原理，介绍了利用星载微波辐射成像仪原始测量数据计算其天线温度的方法———定标方程。详细分析了星载微波辐射成像仪的天线温度精度。并估算了星载微波辐射成像仪的１８ＧＨｚ接收通道天线温度精度。确定了影响天线温度精度的主要误差源，为提高天线温度精度提供了依据     

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。     

弹上自适应A／D方法的探讨

论述了弹上遥测采用自适应Ａ／Ｄ的必要性，对弹上电路的设计原则、方案、设计参数的选择、精度及注意事项，都进行了深入的分析、论证和比较．并提出了必须开辟双极性Ａ／Ｄ领域的工作的理由．     

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.     

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。     

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。     

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。