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。     

双目立体视觉中的一种运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉研究领域中的一个重要组成部分,传统的基于单目视觉的目标检测算法要么受环境因素的限制较大,要么收敛速度较慢,还难以解决多个运动目标部分遮挡的问题。针对以上存在的问题,本文在目标检测中采用了立体视觉方法。用双目摄像机对图像进行拍摄获取立体图像序列对,然后对立体图像对运用立体视觉方法进行分析。实验表明该方法能正确检测到运动目标,不受光线变化和阴影的干扰,并且在运动目标发生部分遮挡时仍能正确区分各目标。     

基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的研究现状

视频图像处理技术应用于汽车防撞系统,可以极大提高车辆的安全驾驶性能。重点介绍基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的工作流程,以及该类系统进行目标距离测量采用的模型。并针对该类系统核心的目标车辆检测的方法就国内外的研究现状及研究成果进行了总结,指出基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的目标检测朝着多种特征融合、多维模型的方向发展。     

量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明：量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。     

半导体复合机能压力传感器

该文讨论复合机能压力传感器的工作原理。以差压检测器为例,说明复合机能压力传感器的应用。利用该传感器,可以从差压、静压求得质量流量。在气体条下,还可对压力的影响进行修正。今后,若数字传输信号达到标准化,使用多路信息传输技术,复合机能传感器的价值会得到更大的发挥。     

基于模糊方向规则的火箭发动机传感器故障检测与分离

提出了一种直接从训练样本中获取模糊方向规则的学习算法，并应用于火箭发动机的传感器故障检测与分离。每种传感器故障模式由一些模糊方向规则聚集形成，模糊方向规则的全隶属区是一个由单位方向、夹角和两个半径确定的方向超体。模糊方向规则一次循环学习形成，在学习中能不断融合新样本信息。液体火箭发动机传感器故障检测与分离的仿真研究验证了模糊方向规则系统的优越性能。     

天基雷达高速微弱目标的积累检测

本文研究天基雷达高速微弱目标的相干积累检测问题。首先根据回波高阶相位影响包络补偿效果的程度对数据进行分段处理;然后对每个数据段采用速度滤波器组进行划分和Keystone变换补偿包络走动并结合分数阶傅立叶变换估计回波相位历程;最后利用最小二乘方法拟合出目标的运动参数并对目标回波进行长时间相干积累。仿真结果表明本文方法具有良好的高速微弱目标积累检测性能。     

基于模糊CFAR的SAR图像非均匀背景目标检测算法

CFAR是目前应用最为广泛且实时有效的SAR图像目标检测算法,在非均匀背景情况下,一般的CFAR检测都会存在大量虚警.引入模糊逻辑的概念,提出了一种非均匀背景的SAR图像模糊CFAR目标检测算法.基于Weibull分布,分别推导出模糊CA-CFAR和模糊OS-CFAR的隶属函数,并根据相应的模糊融合准则进行融合处理,得到模糊CFAR检测器的中心门限.仿真结果表明,模糊CFAR检测算法在非均匀背景的SAR图像目标检测中,具有较高的检测概率,且虚警少,具备一定的实用价值.     

天基海洋目标监视的系统分析及相关研究综述

天基海洋目标监视是现代卫星应用技术的重要发展方向。分析了海洋目标、海洋 监视环境的特点,介绍了天基海洋目标监视资源的分类和发展情况,分析了各种不同类型监 视平台及有效载荷的特点和适用性。综合评述了天基海洋监视中海洋目标检测、分类、识别 等目标信息处理技术,对监视任务的规划调度方法及其他相关研究,分析了这些技术手段 的 特点、适用性及发展现状。最后分析了当前天基海洋目标监视相关研究和应用的发展趋势。
     

基于多模型的飞控系统执行器故障调节

提出了基于多模型自适应控制重构的各种执行器故障调节算法.在故障情况下,对飞控系统执行器的二阶动态特性进行了描述,并建立了自适应多模型(观测器),来描述不同故障情况下系统的特性.虽然存在执行器故障的不确定性,但是,根据Lyapunov稳定性定理证明了在自适应重构控制器的作用下,故障后系统的跟踪误差渐近地收敛于零.仿真结果证实了所提出的故障检测及调节算法能达到预期的目标.