基于支持向量机的雷达高分辨距离像识别

以支持向量机（SVM）作为分类器。研究了雷达目标高分辨距离像（HRRP）分类法,设计了相应的预处理算法,提出一种结合留一法和单一验证法的参数选择新方案。基于三种雷达目标的HRRP数据,比较了SVM分类法和匹配相关分类法性能。实验结果表明SVM算法在目标姿态的稳定性、对训练集大小的稳定性和抗噪能力方面都占有相当优势。     

基于模糊极小极大神经网络的雷达一维像识别

雷达目标一维距离像是随雷达姿态角变化的,但由于目标姿态变化的连续性及目标散射点分布的连续性,其一维距离像是一个随视角变化而逐渐演变的过程,它们应随姿态角的连续变化在特征空间中形成一条特征轨迹线.本文在基于线性内插神经网络对雷达一维距离像识别的基础上,改进了线性内插时特征轨迹线的形成方法.提出了一种基于模糊极小极大神经网络分类器的雷达目标一维距离像目标识别方法,利用模糊极小极大神经网络中的超方匣的并集来形成雷达目标特征轨迹线.进行了三类飞机目标的0～180°姿态角范围内一维距离像的分类实验研究,结果表明,用模糊极小极大神经网络分类器对雷达目标一维像分类有较高的分类准确率.     

雷达接收机前端的系统设计

文中介绍了一种雷达接收机前端的系统设计方法，它选用一种超外差式接收机，采用前端高增益低噪声放大器来减小接收机的噪声系数，再利用混频器将射频信号转变为中频信号．在确定采用自动增益控制接收机后将功率合理分配，以保证接收机有较大的动态范围，提高探测精度。     

多频无线电引信速度补偿算法研究

针对多频无线电引信中子脉冲回波的相位变化会造成距离像输出产生误差的问题,提出一种实现多频无线电引线距离像速度补偿的方法。通过建立速度补偿准则,给出一次相位项和二次相位项变化时一维距离像不失真条件,将波形熵与免疫科隆选择算法进行结合,以波形熵为搜索的亲和度函数,以速度补偿准则为约束条件,采用免疫克隆选择算法完成搜索,消除径向相对速度对一维距离像的影响,并对速度补偿算法进行仿真。仿真结果表明:与传统的时域相关法相比,该算法提高了补偿精度,同时降低了对采样点数的依赖性,可实现全局搜索,具有较好的收敛性。     

基于多特征和多阶段的雷达距离像识别

讨论了用新的识别系统识别高分辨雷达距离像 ( HRRP)。它分为两个阶段 :( 1 )在 K- L变换对距离像进行特征压缩后 ,用聚类法进行识别或采用某个规则排除某些不可能的种类。 ( 2 )对于第一阶段不能识别的模式 ,用种类少时效果较好的最佳鉴别准则对模式进行特征提取 ,并用 BP网络组作为分类器进行识别。实验表明该方法比常规的单分类器的方法有更高的识别率。     

弹道导弹目标的距离像特性与特征分析

雷达高分辨距离像包含目标的几何结构特征,已广泛应用于雷达目标识别领域。文章对导弹目标距离像的特性进行了分析,包括距离像的结构特点、姿态敏感性以及距离像识别的关键问题。另外,讨论了导弹目标距离像的特征提取方法。     

打击复杂面目标时导弹瞄准点选择优化方法

分析了复杂面目标的特点,建立了毁伤效果评估模型,采用仿真方法计算给定瞄准点时平均毁伤效果.考虑到打击价值分布不均匀的复杂面目标时瞄准点选择问题是一种多峰极值问题,采用启发式策略与步长加速法相结合,求取最优瞄准点.计算结果表明：该方法可以求得较好的近似解,是打击复杂面目标时导弹瞄准点选择问题求解的一种有效方法.     

基于地面雷达目标一维距离像的距离段检测方法

探讨了一种基于地面雷达目标一维距离像的距离段检测方法，通过对地杂波和地面目标探测概率的分析，确定第一次对距离像检测的门限，再通过对已经过第一次检测的回波幅度序列位置信息的掌握进行二次检测来进行对地面目标的识别。     

利用毫米波辐射计探测坦克顶甲的研究

根据反坦克导弹弹道的特点，提出了应从合理设计辐射计技术参数及采用有效可行的信号处理方法两方面出发，结合对目标尺寸的判别，实现近程反坦克导弹对坦克顶甲的精确探测。理论分析表明：采用的探测方案能够保证对坦克顶甲的识别与定位，并能准确进行起爆控制。     

多分支非圆齿轮无级变速机构设计与分析

无级变速传动是车辆传动系统的重要组成部分。结合非圆齿轮传动特性,提出一种新型多分支非圆齿轮无级变速机构,采用非圆齿轮副、差速机构与传动选择机构的组合实现无级变速传动,且最终传动比取决于两对非圆齿轮副之间的相位角。分析多分支非圆齿轮无级变速机构的传动原理,针对单对非圆齿轮副,分别进行节曲线、齿廓和平衡特性设计,并基于仿真加工得到非圆齿轮齿廓与三维实体模型。通过ADAMS软件仿真和传动实验,将该机构整体传动比特性理论结果分别与仿真和实验结果进行对比,机构整体传动比仿真和实验结果与理论值的最大误差分别约为4.5%和5.6%;通过非圆齿轮加工与传动实验,对其传动比特性进行理论、仿真和实验对比,齿轮副传动比仿真和实验结果与理论值的最大误差分别约为3.5%和6.3%. 考虑加工误差、装配误差与测量误差等影响,仿真和传动实验的误差均在合理误差范围内,验证了理论分析方法的正确性。     

轮毂电机全速度范围无位置传感器控制研究

为提高电传动装甲车辆驱动系统的可靠性,研究车辆轮毂电机无位置传感器复合控制技术,并对速度过渡区间的切换方法进行了改进。建立了基于转矩、电流双闭环的永磁同步电机控制系统,基速上、下分别采用弱磁控制和最大转矩电流比控制策略;电机低速区采用简化的脉振高频注入法,中、高速区采用模型参考自适应法,以实现全速度范围内转子位置辨识;采用变权重加权控制切换方法,并改进算法切换过程中两种算法工作区间的选择,在保证辨识精度的同时节省了系统的软、硬件资源。仿真和试验结果表明：无位置传感器复合控制算法能够在全速度范围内准确辨识出转速和转子位置;改进后的切换方法能够保证电机在速度切换区间内实现平滑过渡,保证了电机可靠运行。     

利用接收电视信号的多站系统进行目标定位以克服距离模糊

较短的不模糊距离是以电视信号为辐射源的双基地探测系统所面临的难题之一,本文深入研究了利用测量距离和的目标定位方法克服距离模糊的机理,提出了根据发射源的最大辐射距离,来确定最大不模糊可测椭球面的最优方法,指出了基线距离与最大不模糊可测空域的变化关系,对充分发挥辐射源的威力和选择最大不模糊可测空域提出了一条有效的途径.     

基于GPS的毫米波单脉冲多模雷达信号处理方法研究及实现

为了在毫米波雷达和干扰设备的电磁对抗试验中评估干扰机的干扰性能,提出并实现了一种基于GPS的毫米波单脉冲多模雷达的信号处理解决方案。针对步进频体制下发射信号随机抖动问题分析了产生的原因,给出了导致测距不准和目标抽取错误影响的数学推导,最后提出了一种消除随机抖动的方法,仿真结果证明了此方法的有效性。     

利用圆柱阵的空中目标测距算法研究

为提高三维空间目标的测距精度,提出利用圆柱阵的近似时延测距算法.首先根据圆柱阵中部分阵元具有不同时延表达式的特点,推导出空间目标的测距公式;然后在测向结果的基础上,仿真分析该算法的测距性能;最后利用外场实验对算法的性能进行验证.仿真及实验结果表明:利用圆柱阵的近似时延测距算法对距离估计的相对误差随信噪比增大快速下降,在...     

机载火控雷达高重复频率线性调频测距模式目标跟踪方法研究

通过多假设的方法,把机载火控雷达高重复频率线性调频测距模式下的目标距离估计和模糊分辨问题转变为静态多模型估计和判决问题。同时给出了基于这种方法的目标跟踪脉冲重复频率的选择方法。通过仿真把本文方法和传统的跟踪方法进行了比较,结果表明,本文方法具有跟踪维持性能好、收敛快,跟踪精度高的特点。     

返回式滑翔飞行器最小航程轨迹优化方法

针对返回式滑翔飞行器在高马赫状态下的落区和航程难以大幅度调节的问题,采用Gauss伪谱法和序列二次规划法进行轨迹优化,实现最小航程设计;提出了航程压缩比的概念,建立了动力学模型和飞行约束体系,以类CAV-H飞行器为对象进行了仿真。研究表明,低空速度消耗和空间机动有益于减小航程;在指定纵平面内可将最小航程压缩至最大航程的42%;当落区在指定航向上且飞行器可偏离纵面做机动时,飞行器可返回离轨原点;通过轨迹优化,可以调节返回式滑翔飞行器的航程从而控制其落区范围。     

可重复使用运载器滑翔段轨迹快速优化方法

针对滑翔段轨迹多约束、强耦合、高非线性等特点,设计了一种全新的纵向飞行剖面,实现了终端约束和拟平衡滑翔条件的自动满足,并将滑翔段轨迹优化问题转化为一个双参数寻优问题。同时考虑倾侧角大小及其变化率约束,对侧向轨迹进行了设计。最后,设计了一种改进粒子群优化算法,通过外点法对约束条件进行处理,并提出一种变异策略对种群多样性进行准确控制,避免粒子陷入局部最优。仿真结果表明,该优化方法能够快速生成满足所有约束条件的最优滑翔轨迹;对于航程超过3000 km的场景,轨迹优化平均时间仅为5.94 s,最大终端相对误差不超过1%。     

一种快速混合燃烧过程的研究

本文介绍一种快速混合燃烧过程，在一台模拟增压单缸机上应用该过程，使平均有效压力从1．35MPa提高到1．77MPa，且耗油率和排温都得到降低，工作柔和，爆发压力在允许范围之内。应用AVL657数字分析系统对该燃烧过程参数进行了测量并作了初步分析和评价。     

纯方位法测量物体入水点位置研究

物体入水声是一种随机出现的瞬态信号,分析了物体落水声特性,提出了利用声学浮标系统测量物体落水点位置的方法,在此基础上论述了声学浮标探测作用距离预报方法,介绍了纯方位法测量目标位置的基本原理和方法,对测量误差来源进行了理论推导,并进行了误差仿真分析,可为类似系统设计提供参考。     

基于均值偏移和卡尔曼滤波的目标跟踪方法

分析了Mean—shift难以有效地跟踪复杂背景下灰度运动目标的主要缺陷,提出了结合Mean-shift和卡尔曼滤波器的目标跟踪方法。该方法利用卡尔曼滤波器预测目标在当前时刻的起始位置,然后Mean-shift在该位置的邻域内寻找目标所处位置。同时。采用Bhattacharyya系数度量“目标模型”和“候选模型”相似程度．确定“候选模型”是否更换为“目标模型”,避免目标模型过度更新。以地物为背景的飞机目标图像序列试验结果表明该方法较原Mean-shift方法可明显提高阻挡情况下的目标跟踪稳定性。