基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。     

基于遗传算法的弧齿锥齿轮动态特性优化设计

基于集中质量法建立了弧齿锥齿轮八自由度弯-轴-扭三维空间动力学模型,在模型中考虑了啮合刚度的时变性、几何传动误差的非线性、齿面侧隙以及支承刚度的非线性.采用Runge-Kutta法对传动系统动态响应进行求解.在此基础上,以啮合周期内动态特性指标——振动加速度均方根作为优化目标函数,使用遗传算法对局部综合法中的齿面控制参数进行优化.在对设计参数进行优化的同时也获得了齿轮副最优加工参数.最终以齿面修形的方式实现了航空弧齿锥齿轮动态特性优化,减小了齿轮传动系统的振动与噪声.      

一种联合估计的有源校正高精度测向算法

针对存在系统误差的阵列模型,提出了一种有源标校下的联合估计测向算法。该算法把误差矩阵估计转化为误差系数估计,并采用到达角精确已知的源信号进行标校,在此基础上使用最小二乘法联合估计幅相不一致误差系数和互耦误差系数,最后使用结合误差矩阵的MUSIC算法测量信号的到达角。仿真表明,该算法仅需要3个标校源,其精度相比于无阵列误差情况下降0.05°,具有较好的工程可实现性。     

天线组阵中SUMPLE算法的合成相位漂移补偿

针对SUMPLE算法在低信噪比时存在的相位漂移问题,在分析权值估计误差引起的合成信号相位漂移现象的基础上,提出一种以固定时刻合成权值作为参考的补偿算法。该算法以收敛后某个固定时刻的合成权值作为参考,其他时刻的相位补偿值通过与该参考权值进行相关计算得到。从理论上分析了该算法的可行性,并进行仿真验证。理论分析与仿真结果表明,所给出的相位补偿方法能有效地消除合成信号的相位漂移现象,补偿后的合成信号相位中心稳定。     

多帧PML规整化湍流退化图像复原算法

从湍流退化图像中有效地恢复出原目标图像,是空间目标成像观测亟待解决的问题。为解决强模糊实际观测湍流退化图像的复原问题,本文提出了多帧PML规整化图像复原算法。该算法主要利用非线性规整化项在点扩散函数和目标图像的估计过程中进行平滑。为验证算法的有效性,针对强噪声退化图像进行了恢复实验,实验结果证明,该算法对于强噪声湍流退化图像的复原是非常有效的。     

GF(q)域上的低密度校验(LDPC)码的译码及其在深空通信中的应用

低密度校验码是一类能有效逼近香农限的好码,而高进制的LDPC码具有比二进制LDPC码更好的性能,但其译码复杂度太高不利于工程应用。本文提出了一种基于协同优化算法的低复杂度的高进制LDPC码的译码算法,并讨论了其在深空通信中的应用。     

天线组阵技术研究及其在我国深空测控通信系统中的应用

研究深空通信系统中天线组阵技术实现方案,并通过数值仿真对几种基本的天线组阵方案和算法的性能进行比较分析。仿真结果表明,采用SUMPLE算法的全频谱合成技术能够获得很好的合成效率,是适合我国深空探测工程测控通信系统设计的有效方案,有望在我国后续的深空探测工程中得到应用。     

直接扩频通信系统中最小误码率准则下的特征相消器

首先研究最小误码率准则下的特征相消器,再由最小化误码率（MBER）准则和约束条件的最小均值输出能量（MMOE）准则之间存在的关系,将MBER准则下特征相消器的设计转化为约束条件的MMOE下的干扰抑制器的设计,并利用子空间跟踪算法实现MMOE准则下的干扰抑制器。仿真表明,采用子空间跟踪算法比同准则下的RLS算法有更低的计算量和更好的抗干扰效果。     

一种新的蚁群算法及其在飞行器设计中的应用

尝试将蚁群算法引入飞行器优化设计领域,为此建立了适用于高维、多目标、多约束优化问题的连续空间蚁群算法,并以高超声速飞行器气动布局的多目标优化设计为例进行了验证.优化设计结果与采用遗传算法得到的优化结果进行了对比,指出了蚁群算法的优点.该研究可为蚁群算法应用于复杂、高维的大规模飞行器设计问题提供参考.      

基于北斗的车载接收机航向测量技术研究

研究一种BD2双天线的双频基线测量算法,实现了在车载动态条件下利用BD2卫星进行载体航向实时测量,满足军用车辆、无人机、船舶舰艇等载体高精度、快速实时、连续稳定长时间工作、低成本的要求,对算法实现进行了试验验证,取得了理想的成效,具有较强的工程实用价值。