一种新的基于粗集的辐射源信号识别模型

粗糙集理论作为一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具,已成为国际学术界的一个前沿的研究领域。在深入研究粗糙集理论的基础上,将其引入辐射源识别问题中,给出了一种基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时给出了一种不依赖先验知识确定辐射源识别权值的新方法,并提出了一种新的分类规则。最后,进行了计算机仿真实验,并与经典的模糊模式识别及统计模式识别方法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。     

一种新的全天自主星图识别算法

在星图识别领域三角形算法得到了广泛的应用，但是在星对角距很小的情况下，其识别率严重降低。字符匹配算法可以解决这个问题，但是它无法识别由于相机在拍摄瞬问的平移和旋转而产生位移的星图。为了克服这一缺陷，提出了一种有效的星图识别算法，该算法在生成导航星数据库时以一些一定范围内的亮星为中心，把整个天球分为很多个四方形区域，然后根据被拍摄星图的特点从这些四方形区域内选取子区域参与星图识别。仿真结果表明该算法不但继承了字符匹配算法的优点，而且对星图位移有很强的鲁棒性。     

四边形全天自主星图识别算法

讨论了一种新的无须任何先验知识的星图识别算法。该算法将四边形星图模式分解为两个具有公共边的三角形模式，使用三角形模式的特征，在保证自满计算量和星载星表的存储容量的前提下，使算法的识别成功率得以星著提高。Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ实验表明，在星等误差０．５星等（３σ），位置误差１０角秒（１σ）时，该算法的识别成功率接近１００％。     

连续波雷达目标回波信号参数估计的克拉美-罗界

现代雷达、导航和通信系统几乎无一例外地采用了先进的信号处理技术 [1～ 3 ] 。目前 ,最大似然估计 (ML E)方法是获得雷达目标回波信号参数估计的常用方法。它给出信号参数的无偏渐近有效估计。克拉美 -罗 (CR)界是由样本数据的联合概率密度函数导出的无偏估计量的性能界 ,它可以作为所有参数估计方法的比较标准。任何雷达关于信号参数的测量精度都不可能优于 CR界。文中给出了雷达目标回波信号参数的 CR界的详细而严格的推导过程 ,得出的 CR界公式非常简洁 ,易于计算。实验结果证明了该理论公式正确     

轨道机动过程中推力加速度的实时最小方差估计

飞行器轨道机动过程中，为跟踪、定位机动目标和干预机动控制过程，需要统计处理离散的雷达观测量实时估计推进发动机的推力，进而确定飞行器的瞬时轨道参数。本文所述算法是该工程问题的探讨和解决方案。文章建立了轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型，推进发动机的质量秒耗量作为表征推力加速度的一个近似常量，应用扩展卡尔曼滤波对离散的雷达测量数据进行顺序统计处理给出秒耗量的最小方差估计；文章详细地推导了线性化量模型的变分方程和观测矩阵；仿真结果表明该算法能快速、准确地估计推进发动机的质量秒耗量和向机动目标施加的实际推力。     

电子设备可靠性预计参数综合分析方法研究

如何调整元器件的参数以满足可靠性要求并达到最佳的效费比?传统的方法是绘制故障率随单个预计参数变化的曲线，然后根据变化的趋势分别进行调整，但该方法很难直观地反映出多参数对故障率的综合影响，为了达到优化的目的，设计人员需要根据经验反复地调整各类参数。为此，本文结合电子产品可靠性预计软件，给出了直观分析各参数对电子设备可靠性预计结果综合影响的方法。     

基于AHP与D-S理论的辐射源识别技术

深入研究了基于层次分析与证据理论的辐射源识别技术.首先针对属性测度识别方法中权重获取困难的问题,提出利用层次分析法获取多参数权重的思想,给出权重具体计算步骤,同时简要回顾属性测度识别方法的原理.在此基础上,应用D.S证据理论进行多传感器信息融合,给出识别算法和模型.仿真对比实验表明,提出的辐射源识别技术是实用有效的,其下确识别率较高.     

一种计算二维图象矩的神经网络方法

提出一种计算二维图象矩的神经网络方法,首先,导出一维信号矩与一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换之间的关系。通过２Ｎ－一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换和极少量加法,移位及乘法运行可计算二维图象矩。然后给出用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现Ｈａｄａｍａｒｄ变换的方法,并对该网络作了改进。     

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别,本文面向快速响应应用需求,首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究,总结出狭义和广义两种模式,其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理,并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路,最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。