基于改进灰色关联决策的CGF目标选择

通过对CGF实体目标选择过程的分析,以及对几种典型方法的研究,提出了改进的灰色关联决策方法。利用层次分析法与改进的灰色关联决策建立CGF实体的目标选择模型,同时进行了仿真研究,并将目标选择模型进行了模块化,封装成插件。仿真实体功能得到了扩展,提升了仿真效果,满足作战仿真的需求。     

BP神经网络在可靠性增长分析中的应用

为了提高可靠性增长分析的准确性，可以应用BP神经网络来产生与原数据统计规律相同的数据。应用具体的试验数据对这种方法进行了分析和验证，效果不错，在可靠性增长分析领域中，具有更多的系统研究和推广的价值。     

基于最大范数准则与矩阵特征分解的PN码估计方法

针对直扩信号伪随机序列(PN码)的估计问题,在基于协方差矩阵特征分解算法的基础上,利用最大范数准则加以改进,提出了基于最大范数准则与矩阵特征分解的伪码序列估计方法,并对其进行了理论分析和实验仿真.仿真结果表明,该算法能适用于低信噪比情况,并且与直接特征分解方法相比,估计性能更好.     

采用子滑窗技术的修正剔除平均恒虚警检测算法

在雷达系统中用来进行目标检测的恒虚警技术,常采用的方法有单元平均（CA）方法,但这种方法在杂波背景的均匀性受到破坏时性能会恶化,1983年罗林教授提出了有序统计（OS）方法,这种方法具有较强的多目标分辨能力,Gandhi和Kassam又提出了剔除平均（TM）方法,CA和OS可看作是TM的特例。本文基于子滑窗技术提出了一种修正的剔除平均（MTM－CFAR）检测方法,它将检测单元附近杂波样本所形成的参滑窗分为前、后滑子滑窗,分别采用TM产生局部估计,再对二者求和来实现对杂波功率水平的估计。本文在SwerlingⅡ型目标假设下,出了它的平均虚警概率Pfa、平均检测概率Pd和平均判决门限ADT的角析表达式,并与基它检测方案进行了比较。分析结果表明,MTM在均匀背景及多目标引起的非均匀背景中,它的性能比OS,TM和GOSCA获得了改善,它的样本排离时间会比TM减少一半,CA,GOSCA和MCM均可看成MTM的特例。     

基于S3C2410的嵌入式系统抗干扰性设计

在分析了影响嵌入式系统电磁兼容性因素的基础上,结合嵌入式芯片S3C2410的抗干扰性设计,从硬件和软件方面讨论了嵌入式系统的抗干扰措施.其中,硬件方面着重从电源抗干扰技术以及布线技术两方面论述了嵌入式系统的抗干扰性设计,软件方面包括S3C2410受到噪声干扰后由看门狗定时器电路启动的软件复位功能,并给出了软件复位执行顺序及看门狗定时器电路的设置程序.     

频率选择信道下的空时分组码盲识别

在单接收天线下,针对频率选择性衰落信道下空时分组码( STBC)的盲识别问题,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov( K-S)检测的有效算法。该算法以经验累积分布函数作为特征函数,通过K-S检测经验累积分布函数之间的距离,达到识别空时分组码的目的。在不同调制方式、采样因子和置信区间的条件下分别对算法进行仿真并讨论其性能,结果表明,该算法性能较好,在信噪比大于6 dB时可达到90%以上的正确识别概率,在非合作通信方面具有一定的实用价值。     

支持向量机在模拟电路故障诊断中的应用

故障诊断发展的瓶颈之一是故障样本的缺乏，而不仅在于诊断方法本身。支持向量机是建立在结构风险最小原则基础上，专门针对小样本情况的，其目标是得到现在信息下的最优值而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果，从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径。介绍了支持向量机的二值分类算法，以支持向量机二值分类为基础，构建了基于支持向量机的多值分类器并应用于模拟电路故障诊断。以两管视频放大器的多种故障分类为例，进行了实际应用验证。结果表明，该诊断方法具有算法简单、可对故障在线分类，有很好的分类能力和较高的计算效率，不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果。     

溢水报警器

在我国北方的许多城市都存在着供水不足的问题,经常会出现停水现象。用水时停了水而没有关水龙头会产生溢水。为了防止出现这种情况,我们设计了一个溢水报警器,它由一个检水器和一个音响报警器组成。其特点是:电源电压低,只有3V(两节5号电池即可),制作简便,可以利用袖珍式半导体收音机的机壳、电池支架和喇叭等;耗电省,检水器未检测到水时,电流只有几个微安,因此电池可以长期使用。检水器遇水时,报警器开始工作,扬声器发出“嘀、嘀”的报警声响。把该报警器安装在厨房门外,即使关上门也可较清楚地听到。     

基于改进SLIC方法的彩色图像分割

针对简单线性迭代聚类( SLIC)方法边界分割不精确的问题,提出一种改进的SLIC方法。为降低纹理、噪声等信息对图像边界定位的影响,利用非线性扩散滤波器对图像进行滤波处理,在保持边缘信息的同时滤除噪声、平滑图像,并在第一次迭代后运用Sigma滤波器的特性增加聚类的限定条件,从而改进SLIC超像素聚类效果,提高迭代过程中聚类中心的准确度,减少误分割的现象,并使用像素的亮度距离合并孤立点。仿真结果表明,该方法在分割图像细节方面表现较好,与传统SLIC算法相比,在未增加时间复杂度的同时,能提高边界命中率。