利用互相关差分模型在环境激励下提取模态参数

对于一些大型结构,难以采用人工激励进行模态识别,只能利用环境激励信息,单独从响应数据提取模态参数。针对这一实际情况,首先从经典差分模型入手,推导出了环境激励下的多参考点互相关差分模型,然后分别采用增广矩阵法和多项式特征值法求解模态参数。最后采用一飞机模型对多参考点互相关差分模型法进行了试验验证,并且将2种求解方法得到的结果进行了比较。结果表明,多参考点互相关差分模型能够有效地进行环境激励下的模态识别,并且多项式特征值法比增广矩阵法所得结果更好。     

步进频率单脉冲二维像成像仿真及用于识别的研究

探讨了单脉冲雷达三维成像的原理以及方法.通过计算机仿真,基于实验室实测的目标二维重点散射源图,获取了任意目标的二维像,并和ISAR三维成像作了比较.就二维图形数据的特征提取进行了有意义的探索,提出了一种数据合成的方法,在此基础上经过仿真实验,得到了较为理想的目标识别结果.     

动态载荷识别方法研究

动态载荷识别技术是飞机设计中的关键技术之一，本文对动态载荷识别方法进行了综述，详细介绍了频域反演法，时域反演法，神经网络反演法，逆虚拟激励法以及优化反演法的研究进展。     

基于模糊模式识别的电力远动通道监控系统

分析了电力远动通道监控系统的现状,为解决其不足之处提出了一种电力远动通道监控的新方案.采用了一种基于模糊模式识别的综合评判远动通道通信质量的方法来实现对远动通道的监控,并详细论述了方案中模糊模式识别模型的建立,同时给出了系统的实现方案.在实际应用中表明,该系统能够有效地解决目前监控系统存在的不足,为电力远动通道监控开辟了新途径.     

我国无人作战飞机(UCAV)总体设计探索

综观“海湾战争”、“沙漠之狐”和“科索沃战争”近代三大局部战争，战争的形式是以巡航导弹为开路先锋，以空中力量为主力，形成陆、海、空、天、电磁五维一体化“体系”实施作战。实战表明：在这个“体系”中，空中侦察、目标选定及分配，战场监视与控制和精确打击四个环节至关重要；     

基于遗传算法的无人机协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (UAV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,本文提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛性等问题 ,本文采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

“第五维”战场之骄子——电子战

电子战技术和装备在现代战争中发挥着越来越重要的作用，已成为当今军事领域激烈竞争的焦点。文章介绍了电子战的主要武器装备及其在现代战争中的作用，并对今后的发展趋势作了预测。     

基于RBF神经网络的数字模式识别方法

在介绍径向基函数神经网络基本原理的基础上,讨论了基于 RBF 的数字模式识别的设计及其原则,包括识别数字网络模型结构、最近聚类学习算法等问题。     

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。