神经网络模型在同类武器装备综合评估中的应用

该文阐述了BP神经网络模型在同类武器装备综合评估中的运用。首先通过MATLAB对BP神经网络模型进行仿真，分别将武器的性能参数和标准年代值作为神经网络的输入向量和目标向量来对网络进行训练。当任一同类武器装备的参数作为输入向量时，通过神经网络模型能得到其近似年代值。     

低仰角下对流层散射斜延迟估计方法

对流层斜延迟是对流层散射双向时间比对系统的主要误差来源,目前尚未有对系统中对流层斜延迟进行精确估计的模型。为精确估计斜延迟,引入电磁波射线描迹法,并利用Hopfield天顶延迟模型中折射率计算方案改进描迹法,以克服该方法对探空数据的依赖。首先,根据北纬35 ~37范围内的3个测站2010~2012年的实测气象数据和天顶延迟数据,验证 模型精度范围小于35 mm;然后,将3个测站按相互基线距离的不同分为3组比对站,利用改进后的模型结合2012年的气象数据,计算了在0~5入射角下,一年的斜延迟,并得出最大斜延迟对应的年积日和入射角。计算结果表明,3组比对站的最大单向斜延迟为24.94~45.37 m。在双向比对抵消90%的情况下,时间延迟为3.1~5.7 ns;相互抵消95%时,时间延迟为1.5~2.9 ns。     

改进粒子群算法优化的卫星钟差组合预报模型

针对现有单一导航卫星钟差预报模型存在预报精度不高的问题,提出了改进粒子群算法优化的组合预报模型。该模型利用差分自回归移动平均模型(ARIMA)和最小二乘向量机(LSSVM)模型的特点,首先建立ARIMA模型预报钟差数据的线性部分,并得到预报残差;然后,根据残差建立LSSVM模型预报非线性部分,最后的预报结果即两个预报结果之和。同时引入随优化代数变化的惯性权值和加速度因子,来提高粒子群(PSO)算法寻优能力,并用其优化组合预报模型中LSSVM部分的惩罚因子和核函数参数选取过程,以提高模型的预报精度。实例与结果分析表明,组合模型较单一模型在预报精度上有30%~50%的提高,为导航卫星高精度短期钟差预报提供了一种新思路。     

基于支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法.首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然后在结合混沌优化产生初始信息素分布和进行混沌扰动的基础上,设计求解最小集合覆盖问题的混沌蚁群算法;最后给出基于属性约简集成的模拟电路故障诊断模型.用双二次滤波电路对算法进行验证,取得97.8%的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,结果显示了本文方法的优越性.     

TMS320C3xDSP的C和汇编语言混合编程及中断的C语言实现

文章在简要介绍了TMS320C3x系列芯片的基础上 ,给出了如何使用C语言和汇编语言混合编程来开发应用程序的方法和一些编程实例。然后给出了TMS320C3x系列芯片的中断机制 ,同时举例说明了其中断的C语言实现方法     

基于蚁群算法的改进ICA算法

针对FastICA算法存在依赖非线性函数选取的缺陷,为了提高分离结果的可靠性,提出一种基于蚁群算法的改进ICA算法.该算法对非线性函数没有特殊要求,以负熵近似表达式为目标函数,利用蚁群算法代替FastICA算法中的牛顿梯度法,求出最优分离矩阵B,从而对混合信号中的独立分量进行分离.仿真结果验证了改进ICA算法的有效性和...     

一种基于短波和散射通信的自组网新方案

结合地空导弹网络化作战对于通信网络的需求,分析了无线自组网在其中的应用.针对短波通信带宽小、时延大以及信道不稳定的缺点,将对流层散射通信引入到短波自组网中,设计了多信道的无线自组网.控制信道采用短波,数据业务信道采用散射通信,可以满足组网的灵活性和实时的业务传输.最后对短波控制网络在OPNET中进行设计和仿真,分析了不同路由协议的性能.所做工作可为地空导弹网络化作战的通信网络的构建提供参考.     

扩频码PSO优化分配降低MC-CDMA信号峰均比

高峰均比(PAPR)是多载波码分多址(MC CDMA)技术应用中亟待解决的关键问题。对于采用Walsh Hadamard(WH)扩频码的系统来说,优化用户扩频码的分配方案可降低系统的PAPR,但最优扩频码分配方法运算复杂度太高。为此,采用具有优良迭代寻优能力的粒子群优化算法(PSO)来降低算法的复杂度。改进算法将最优分配方案的高维搜索问题转化为粒子群迭代寻优过程。分析比较和仿真结果表明,与最优算法相比,改进算法在降低PAPR性能方面有0.5～1.5 dB的性能损失,而复杂度远小于最优算法,是一种简单实用的峰均比降低方法。     

利用OLE自动化技术实现Maplnfo与VC＋＋的集成

本文主要介绍了怎样利用ＯＬＥ自动化技术来实现Ｍａｐｌｎｆｏ与ＶＣ＋＋的集成。概要阐述了ＯＬＥ自动化技术及Ｍａｐｌｎｆｏ与ＶＣ＋＋对这一技术的支持,详尽介绍了在ＶＣ＋＋６．０中调用Ｍａｐｌｎｆｏ的具体实现过程。     

CPSO-LSSVM在自回归钟差预报中的应用

建立了基于自回归算法的钟差预报模型,利用具有较强非线性运算能力和容错能力的最小二乘-支持向量机算法来求解自回归参数,同时利用具有快速寻优特点的粒子群算法来优化最小二乘-支持向量机参数。为了克服粒子群算法容易陷入局部极值而形成早熟的缺点,提出了分别在粒子初始化位置和陷入局部极值的位置上进行混沌处理,提高了粒子搜索的遍历性和寻优能力,从整体上优化了算法。最后通过星载钟差数据对该算法进行了验证,结果表明:本文算法能够实现亚纳秒量级的预报精度并提升卫星授时导航性能。