燃气涡轮发电机组虚拟评判系统研究

为更好地评判操作人员对燃气涡轮发电机组的操作训练,设计了一种虚拟评判系统.根据操作实际,制定了评判标准,建立了评判指标体系.考虑到指标之间的相互影响和反馈关系,解决指标权重分配问题,利用网络分析法(ANP)处理指标间的复杂关系,并采用三角模糊数和模糊优先规划方法(FPP)完成权重的计算,引入云理论确定隶属度,使用蚁群算法优化BP神经网络,结合模糊综合评判构造模糊蚁群神经网络评判模型.上述方法能够有效减少主观因素对权重的影响,弥补传统评判方法的不足.实际应用表明,改进的评判系统具有很强的实用性,是一种可行的评判系统.     

军事通信抗干扰技术及应用实践分析

在现代军事斗争中,军事通信抗干扰与干扰技术的竞争越来越激烈,在实践中我国要想获得相关信息的自主权,就要全面的推动抗干扰体制技术的研究以及应用,对此本文主要对现阶段军事通信抗干扰技术以及相关应用实践进行了简单的探究分析.     

基于虚拟仪器的导弹自动驾驶仪测试系统设计探究

虚拟仪器技术在导弹的自动测试系统中有着重要的应用,基于虚拟仪器的导弹自动驾驶仪测试系统的仿真表明,该系统能够实现对导弹的速度、偏航角和俯仰角输出响应以较高的精度快速跟踪预期指令。     

基于FIR滤波器的冲激引信谐波噪声消除方法

由于基于取样积分器的冲激引信其接收机输出的谐波噪声能够通过中频滤波电路,导致超宽带回波信号被淹没。分析了采用矩形窗函数法设计的FIR多带阻数字滤波器,并用此滤波器消除谐波噪声。仿真验证了该FIR滤波器使平均信噪比提升了4.1d B以上,可有效消除谐波噪声所带来的不利影响,提高冲激引信定炸精度。     

一种改进的群目标自适应跟踪算法

为提高对群目标在机动情况下的跟踪性能,提出一种改进的群目标自适应跟踪算法．在群质心状态估计中,在修正“当前”统计模型的基础上,利用群质心的速度预测和速度估计的偏差进行过程噪声方差自适应调整,并引入强跟踪滤波中的渐消因子,实时调节群质心的状态预测协方差．在扩展状态估计中,将其对应的椭圆面积预测值和估计值的偏差以及偏差变化率作为模糊输入量,采用模糊推理法自适应输出扩展状态的预测参数．此外,提供了群目标分裂机动的判决方法．仿真结果表明,与现有方法相比,本文算法增强了对群目标在突发机动时的自适应跟踪能力,并能有效检测出群的分裂机动．     

基于信息增量的弹道目标协同跟踪方法

针对反导传感器网络中弹道目标的协同跟踪问题,提出了一种基于信息增量的弹道目标协同跟踪方法。分析了多传感器对弹道目标的协同跟踪问题,并建立了自由段弹道目标分段匀加速模型。在此基础上,对自由段弹道目标跟踪过程中,利用跟踪滤波的协方差阵信息获得每个传感器对目标的信息增量,并以信息增量最大为准则选择传感器对弹道目标进行跟踪,从而实现对弹道目标的有效跟踪。仿真结果表明：所提的方法能够及时动态地选择性能最佳的传感器对弹道目标进行跟踪,提高弹道目标整体的跟踪性能,实现对弹道目标的协同跟踪。     

DDAC：面向卷积神经网络图像隐写分析模型的特征提取方法

针对基于卷积神经网络的图像隐写分析方法中使用人工设计的滤波器在特征提取过程中有效性低的问题,提出方向差分自适应组合（DDAC）特征提取方法。在计算中心像素与周围不同方向像素的差分后,使用1×1卷积对方向差分进行线性组合。根据损失对组合参数自适应更新来构建多样化的滤波器,使获取的嵌入信息残差特征更有效。使用截断线性单元提高嵌入信息残差和图像信息残差的比率,加快模型收敛速度并提高残差特征提取能力。实验结果表明,该方法使Ye-net、Yedroudj-net模型的准确率在WOW和S-UNIWARD数据集中提高1.30%～8.21%。与固定和更新参数SRM滤波器方法相比,测试模型在不同隐写数据集中的准确率提高0.60%～20.72%,并且训练过程更稳定。对比其他图像隐写分析模型,DDAC-net具有更高的隐写分析效率。     

WSN中的分布式压缩感知

为了解决传统的压缩感知算法在无线传感器网络中实现的难题,首先研究了用定时器控制ADC进行随机压缩采样的压缩感知技术,实验表明,该方法有效可行。在此基础上提出了基于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法通过对随机压缩采样序列的拆分实现分布式压缩采样,最后利用合并后的采样值和CoSaMP算法完成对信号的重构。仿真和实验表明,该方法能够在星型网络拓扑中实现以1/10的标准采样频率下实现信号的重构。     

多传感器交叉提示技术在目标检测中的应用

针对多传感器交叉提示技术在目标检测中的应用问题展开研究,将交叉提示分为"信息提示"和"任务提示"2种类型,建立以"信息提示"为基础的传感器效能模型以及目标检测概率计算模型、传感器资源能耗计算模型,为求解"任务提示"中的传感器——目标分配方案问题,设计基于博弈论的多传感器交叉提示分布式算法,该算法中,传感器博弈策略的更新以最优反应动态为原则,随后从理论上分析了算法的收敛性和有效性.仿真实验表明,与合同网算法、拍卖算法等分布式算法相比,该算法具有较快的计算速度,与粒子群算法等集中式算法相比,该算法具有较好的求解质量,充分说明了该算法的有效性、先进性.     

基于改进PSO优化LSSVM的传感器补偿研究

针对最小二乘支持向量机在对传感器进行补偿时,正则化参数和核函数参数对补偿精度影响较大的问题,提出一种利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数的传感器补偿方法。该方法利用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机模型的正则化参数和核函数参数,避免了人工选择参数的盲目性,提高了最小二乘支持向量机模型的预测精度。仿真实验表明,在传感器的补偿时,该方法比最小二乘支持向量机模型的补偿精度更高。