基于Boosting的模糊分类规则集成学习及应用

由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。     

翼伞精确定点着陆归航方法研究

文章介绍一种翼伞精确定点着陆归航的方案 ,按高度将归航过程划分为 6个阶段 ,给出了每个阶段的制导算法 ,讨论了系统的稳定性并给出结论。     

基于分数傅立叶变换的SAR成像算法研究

当距离徙动较小时,合成孔径雷达(SAR)回波信号在方位向和距离向都可以转化为调频信号,据此提出一种基于分数傅立叶变换(FRFT)的SAR成像算法,通过距离向和方位向的特定阶次的FRFT,在两个方向上把回波信号同时近似地压缩为脉冲函数。理论分析和仿真数据结果表明,该算法计算简单快速,只需两次FRFT即在分数傅立叶域可以有效成像,并且成像精度优于传统的Chirp Scaling算法。     

空间目标高分辨距离像运动参数估计

建立了宽带线性调频雷达信号的空间目标回波模型，对目标回波信号进行了分析，分析了空间目标高速运动对目标高分辨一维距离像的影响，提出了用多项式变换进行参数估计的方法。利用估计参数进行运动补偿，消除目标速度和加速度对目标一维距离像的影响。最后给出了仿真结果，验证了本文的分析结果正确和算法有效。     

可重复使用运载器机翼外形优化

研究了有翼可重复使用运载器机翼平面外形参数优化设计问题。在高超声速配平和低速水平着陆性能等约束条件下，利用混合遗传算法和粒子群优化算法来选择最优机翼外形参数，使机翼重量最小化。在已知的不同质心位置下求得相应的最小重量机翼外形。亚声速气动力采用面源法计算，高超声速气动力采用修正的牛顿流理论计算。为了降低计算耗费，使用均匀设计和逐步回归方法建立了低速气动力回归模型。整个优化过程在Matlab集成环境下完成。     

虚拟高频采样控制方案及在姿控系统中的应用

提出了一种新的控制方案,即虚拟高频采样控制方案,对其进行了详细的理论分析,并在此方案基础上应用离散域设计方法完成了某飞行器的稳定性分析,进行了半实物仿真试验,结果表明,系统有足够的稳定裕度,各项性能指标满足设计要求.     

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。     

一种新的软件实现PCM/FM码同步的方法

根据PCM/FM信号的特点,提出一种软件提取码同步信号的新方法。该方法使用数字瞬时测频法检测信 号每采样点的频率,根据该频率与中心频率之差提取双边沿信号,并用一个除N记数器,得到完整的码同步信号。文中 给出全数字码同步器原理图、MATLAB仿真的性能曲线图和VC实现的软件流程。     

遗传算法在相控阵子阵量化随机馈相中的应用

在大型相控阵中 ,为了减少昂贵的数字移相器 ,一般采用子阵技术。但这带来新的问题 ,子阵相位量化时 ,采用前一个单元的相位还是采用后一个单元的相位 ,是舍去还是进入 ,这些问题给子阵相位量化的分析增加了复杂性。文中在子阵量化随机馈相的基础上 ,采用遗传算法对子阵量化中各种随机馈相的方案进行优化 ,并给出应用实例 ,取得了令人满意的优化结果     

智能测试仪器中信号采样与频谱计算问题研究

对智能测试仪器中 FFT的一些优化实现方法进行了讨论 ,包括一种整型 FFT的实现方法及其 PL/ M语言程序、等效频域加窗、四分之一三角函数固化表、实序列 FFT的特殊处理等。还针对两种特殊情况 ,讨论了过采样和欠采样问题