利用多尺度小波变换改进PS点目标探测

如何从SAR图像中自动识别出有效的永久散射体（PS）是PS干涉系统中的关键环节之一。小波多尺度积能够反映目标信号与噪声在各频带之间的关联性,可以通过小波多尺度积来凸显目标。小波模极大值法通过搜索尺度空间中的模极大值,并利用信号和噪声不同的尺度特性来定位和识别目标。文章对这两种识别方法进行理论分析和实验对比,使用南京地区ENVI—SAT卫星的单视复图像数据进行了PS点的提取。实验结果表明：基于小波变换的多尺度PS点识别方法能够有效地降低雷达噪声的影像,可以在各种复杂的背景情况下有效地识别PS点。其中,小波模极大值法具有更为稳健的抗噪能力。     

适合空间应用的高速图像压缩核设计

针对空间遥感图像压缩的具体应用,给出了基于CCSDS ［1］ 算法的 高速图像压缩核的设计和实现。对CCSDS算法的实现方法进行了优化,算法的VLSI架构 设计充分利用了流水和并行技术,使处理速度相比串行方式平均提高了40倍。压缩验证系统 实验结果表明压缩核在编码效率、处理速度和容错能力上均具有较高的性能,50MHz频 率下压缩核的数据处理速度可达12.5Mpixels／s。     

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。     

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。     

电液仿真转台控制系统设计与仿真研究

针对影响三轴电液仿真转台动、静态性能最大的同步驱动、摩擦和大惯量负载干扰三个问题，采用了模拟人脑基于经验控制的FNN（模糊神经网络）控制器和基于学习校正的PNN（预测神经网络）控制器分别对应转台内环（角速度环）和外环（角度环）反馈系统。FNN同步控制器分为等同和主从同步控制模式，两种模式相互切换，提高了系统同步性能；PNN摩擦干扰控制器采用了基于双网络模型的NARMA（非线性自回归滑动平均）预测模型，具有较强的非线性系统辨识能力，提高了系统抗干扰能力。软件仿真结果表明，当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时，使用PNN—FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能。     

无线传感器网络空中目标跟踪任务分配技术的研究

以无线传感器网络对空中飞行目标跟踪为背景，针对无线传感器网络协同技术中的任务分配问题，以降低传感器节点之间的通信能量消耗为目的，提出了一种基于弹性神经网络的任务分配算法。首先对多动态联盟多目标跟踪问题进行建模，然后依据最小能量准则，采用一种非全连接的环形结构的弹性神经网络模型，解决了多目标跟踪时的任务优化分配问题以及多个动态联盟对传感器资源竞争冲突时系统能耗增加的问题。仿真结果表明，该算法与传统的方法相比，大大降低了跟踪系统的能量消耗。     

第三代移动通信系统中非线性多用户检测技术

在CDMA系统中,多用户检测技术是提高系统容量,减少用户间干扰的关键.非线性多用户检测包括干扰消除和神经网络检测技术.其中干扰消除检测是对不同用户独立进行MAI估计,然后从接收信号中减去对该用户而言的部分或全部MAI;多用户检测从本质上看是一个组合优化问题,所有解决组合优化的算法原则上均可适用于多用户检测,其中基于神经网络的解组合优化方法当然也适用于多用户检测.本文论述了几种非线性多用户检测器的基本原理及其特点.     

基于小波脊线的单分量LFM信号参数估计

由渐进信号的小波脊线出发,根据瞬时频率与小波脊线的关系,提出了一种估计单分量线性调频信号(LFM)参数的方法。通过最小二值法提取由小波脊线所获得的含噪直线的参数,最终估计出信号的起始频率和调频系数。仿真结果表明此方法具有一定的抗噪声性能。     

应用BP网络校正的卡尔曼滤波器

当目标作机动飞行时,由于未知机动引起的估计误差的影响,卡尔曼滤波器的跟踪性能将会严重下降。提出了一种应用BP神经网络对卡尔曼滤波结果进行校正的机动目标跟踪方法,BP网络可以辨识非线性机动,修正卡尔曼估计值,改善跟踪效果。同时还研究了BP网络的自适应算法。对两个变加速机动目标的跟踪结果表明,经过BP网络校正的卡尔曼滤波器不会发生误相关,跟踪的精度较高。     

基于神经网络算法的液体火箭发动机实时故障检测方法研究

以某液体火箭发动机为研究对象,将实时故障检测作为中心,分析了神经网络算法的特点及其实现步骤,利用Lab Windows/CVI与MATLAB混合编程的原理,实现和改进了基于神经网络的发动机实时故障检测方法,并用多次试车数据进行了检验.试车数据验证结果表明,该方法能及时、准确、有效地检测发动机稳态过程的故障.研究结果对发展未来液体火箭发动机的箭载故障检测系统具有重要的参考价值.