Beam-pointing error compensation method of phased array radar seeker with phantom-bit technology

A phased array radar seeker (PARS) must be able to effectively decouple body motion and accurately extract the line-of-sight (LOS) rate for target missile tracking.In this study,the real time two-channel beam pointing error (BPE) compensation method of PARS for LOS rate extraction is designed.The PARS discrete beam motion principium is analyzed,and the mathematical model of beam scanning control is finished.According to the principle of the antenna element shift phase,both the antenna element shift phase law and the causes of beam-pointing error under phantom-bit conditions are analyzed,and the effect of BPE caused by phantom-bit technology (PBT) on the extraction accuracy of the LOS rate is examined.A compensation method is given,which includes coordinate transforms,beam angle margin compensation,and detector dislocation angle calculation.When the method is used,the beam angle margin in the pitch and yaw directions is calculated to reduce the effect of the missile body disturbance and to improve LOS rate extraction precision by compensating for the detector dislocation angle.The simulation results validate the proposed method.     

采用非线性网络实现清浊音判决

语音清浊音判决的实质是一个非线性分类问题,可以用神经网络的方法来实现。本文提出了一种用非线性网络实现清浊音判决的算法。该算法用一个特征矢量Ｘ＝（ＬＢＥ,Ｚｃ,ＲＣ１,Ｑｓ,ＲＣ２）表示语音的清浊音特性,用训练得到的非线性网络实现语音清浊音判决。文中详细讨论了计算机模拟等内容,计算机模拟结果显示,这种方法的清浊音判决准确率达９７．８％,优于传统的清浊音判决算法。     

制导系统工具误差的自适应估计

本文研完惯性制导系统工具误差的自适应估计问题。运用自适应技术,这是解决制导精度鉴定问题的一个新的尝试,文中对仪表的误差模型给出了动态补偿,并给出了误差系数的递推估计。对模型中随机量的统计特性应用了自适应技术,并对岭回归引入了自适应估计,对滤波过程中模型的辨识及估值中偏倚的补偿,进行了讨论。     

最优线性回归模型的校正

本文结合线性有偏估计方法和自变量选择准则的思想,提出了一种校正最优选模型的方法;用本文方法处理选模型可以获得较好的参数估值精度。     

基于混合神经网络的无线电信号自动调制识别

随着无线电信号数据海量增加,复杂电磁环境下面临着未知威胁和目标侦察识别复杂度高的问题,本文针对未知无线电信号的特征提取任务,设计了一种混合神经网络以提高目标无线电信号的识别能力。先通过胶囊神经网络对未知信号的空间信息进行提取,再进一步运用门控循环单元提取信号在时间上的特征信息。设计混合网络模型将信号的时间和空间特征相结合,提高对目标信号的分类精度。通过RML2016.04C调制信号数据集,验证了混合神经网络的识别性能。结果表明:当信噪比为6 dB时,混合网络模型对多种不同调制信号的分类精度大于95%。因此,本文所设计的混合神经网络能够有效对不同调制信号进行准确分类。     

基于距离代价函数和信息熵的发动机性能参数估计研究

研究发动机部件性能参数变化规律,对于减少维修次数和推动视情维修具有重要意义。针对测量参数个数少于待估性能参数的情况,给出了一种通过构建代价函数和优化算法的参数估计方法。原代价函数只考虑当前点参数,缺少与前面点参数的联系,因此结合自组织神经网络,构造了包含以前与当前点参数的距离代价函数。并提出了一种快速的参数估计方法。由于准确的部件性能参数很难获取,并且参数趋势估计不同于单纯的点估计问题,以对应的测量参数为基础,利用信息熵方法评定部件性能参数估计效果。进一步得到距离代价函数对应的参数信息熵为0.6805,优于原代价函数的估计结果。最后通过实例验证了参数估计方法的有效性。      

一种基于图像特征点提取及匹配的方法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,将尺度不变特征变换(SIFT, Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域.首先从原理上对SIFT算法的特性进行了分析,并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现;最后以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征匹配,并对不同的近邻比进行比较,给出了建议值.通过3组实验图像的匹配结果表明,SIFT算法提取的特征对图像缩放、旋转、亮度变化的匹配正确率都等于或接近100%,证明了SIFT算法提取的特征点有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别以及图像重建等领域.      

忆阻细胞神经网络及图像去噪和边缘提取中的应用

结合忆阻器的记忆特征和细胞神经网络高效并行处理能力,将忆阻器作为可编程连接权值,提出了一种具有忆阻器特性的细胞神经网络.计算机仿真验证了提出的忆阻细胞神经网络用于图像去噪和边缘提取的有效性.     

自适应滤波在动态推力测量中的应用

动态推力测量过程中的干扰信号频谱经常与有用信号重叠,经典的模拟滤波或数字滤     

涡扇发动机起动控制规律设计的功率提取法

根据涡轮发动机加减速控制规律设计的功率提取法原理,结合低转速部件特性预测方法,建立了用于双轴分排涡扇发动机起动控制规律研究设计的功率提取法模型,并编制了相应的计算程序。利用程序设计了某型双轴分排涡扇发动机单一状态和起动包线内的起动控制规律,并进行了相应的分析。计算结果表明,功率提取法能够应用于涡扇发动机起动控制规律的设计,并具有较高的计算精度。