神经网络在未来超分辨雷达中的应用

最新的技术发展已为研制超分辨雷达创造了条件。它能够突破普通雷达基于匹配滤波原理的分辨能力,而实现超分辨。超分辨雷达的巨大计算量通常来自求解非线性最小二乘问题时的多维搜索。本文针对这一问题,研究了雷达信号处理中的两个典型例子:(1)利用阵列处理检测个数已知而方向未知的雷达目标;(2)对波音727飞机进行超分辨距离多普勒成像。说明Hop-field神经网络通过集体运算能够求解各种困难的最优化问题,因而在未来的超分辨雷达中有广阔的应用前景。     

空间目标可拦截区与可遭遇区的确定

给出了天基拦截器对空间在轨目标的可遭遇区、可拦截区和实际可遭遇区的定义,基于冲量变轨理论,并以真近点角表示这三个区域,给出了确定这三个区域的数值搜索算法。对于非机动轨道目标,训练好的BP神经网络可根据拦截器/目标的相对位置,快速给出目标轨道上的可拦截区和实际可遭遇区。     

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。     

神经网络在雷达辐射源识别中的应用研究

由于现代战争中雷达信号环境日趋复杂 ,新体制和复杂体制雷达大量涌现 ,现有的雷达信号识别方法不能适应未来电子战环境 ,研究新的高效的雷达识别方法 ,已成为当前比较迫切的课题。研究了雷达辐射源识别的神经网络方法 ,分析了它的可行性及其优点 ,给出了用B -P网络来实现雷达辐射源识别的方法 ,并与ESTRR方法进行了比较。     

基于神经网络的导弹姿态控制系统故障诊断

本文提出了一种多层前向神经网络快速误差向后传播学习算法ＦＢＰ（ＦａｓｔｅｒｒｏｒＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍ），通过某导弹姿态控制系统故障诊断的仿真研究，验证了ＢＰ（误差后向传播学习算法）和ＦＢＰ用于导弹姿态控制系统故障诊断的有效性，ＦＢＰ学习算法较之ＢＰ学习算法学习速度的快速性     

深度节流补燃循环发动机系统稳定性研究

补燃循环发动机深度节流过程中,系统参数大范围变化,低工况时喷注器压降和供应系统节流元件压降较低,容易出现推进剂供应系统与热力组件耦合的不稳定问题。针对10∶1深度节流富氧补燃循环发动机,通过Nyquist稳定性分析方法,对发动机全工况范围内泵后供应系统和燃气系统耦合稳定性进行仿真研究。结果表明:富氧补燃循环发动机燃料供应路与燃气路形成的闭环系统在低工况时,稳定裕度较低,改善燃气发生器喷雾燃烧效果以缩短时滞、增加燃气停留时间、在靠近燃气发生器位置增加供应系统压降能提高系统稳定裕度。     

再入航天器的神经网络自适应控制

对于再入航天器来说 ,可恢复故障通常会导致总体控制权限的降低。本文将伪控制限制方法和神经网络自适应控制运用到再入航天器的制导与控制中。利用两个控制回路来实现控制目标。其中 ,外回路适用于力的扰动 ,而内回路适用于力矩的扰动。限制外回路以阻止对内回路动态特性的调整。在达到控制极限时 ,伪控制限制也可进行自适应调整。另外 ,本文还通过加入加速度计反馈元件以提高系统的性能     

多模式组合诊断技术在导弹导引头上的应用研究

阐明了四种类型的多模式组合诊断方法及其故障诊断的核心思想。以某导弹导引头的故障诊断为实例，详细描述了基于模糊理论、神经网络和粗糙集理论的三组合模式的诊断过程，并给出了诊断结果；介绍了我们研制的基于不确定性理论和专家系统组合的智能化故障诊断专家系统的应用。研究和应用实例表明：多模式组合诊断技术通用性和鲁棒性强。能够加快诊断速度。降低误诊率。尤其适合于复杂系统的故障诊断，具有很大的工程实用价值。     

基于BP神经网络的景象匹配算法研究

基于BP神经网络方法对景象匹配算法进行研究，以实现导弹武器系统匹配概率的提高和定位精度的改进。讨论了BP神经网络及图像的灰度不变矩和边缘不变矩，并把灰度不变矩和边缘不变矩同时作为匹配特征应用于本文BP神经网络景象匹配中。算法分析表明该算法具有很高的匹配效率。