支持向量机中Mercer核函数的构造研究

核函数的构造是支持向量机中的一个重要的问题,它直接影响模型的推广能力。在核匹配追踪学习机的基础上,提出子波核函数和多尺度核函数,利用多分辨分析可逼近平方可积空间L2（R）的性质,弥补传统核函数在逼近性能方面的不足,并通过实例证明其有效性。     

小波神经网络

对小波神经网络的基本结构、训练算法、结构设计及应用进行了详细分析,通过小波神经网络逼近一非线性函数。结果表明,小波神经网络具有收敛速度快、仿真精度高的优点。     

基于小波的数字信号成形技术

本文提出了一种基于小波的基带波形成形结构,仿真结果显示,小波成形符合奈奎斯特脉冲成形理论.同时对几种不同的小波尺度函数,小波函数以及根升余弦函数作为成形波形进行了对比研究,结果显示某些小波函数及尺度函数具有比根升余弦函数更高的频带利用率.     

基于小波变换与模糊理论的图像增强算法研究

针对传统图像增强方法增强图像同时放大噪声的问题,提出了一种基于小波变换和改进模糊集理论进行图像增强的方法.该算法先对原始图像进行小波变换获得低频和高频系数,对低频系数进行了分段函数增强,高频系数进行小波去噪,并且定义新的隶属度函数对各个尺度上不同方向的高频系数进行模糊增强,最后通过小波重构得到增强的图像.实验结果表明,该算法可以有效去除噪声和增强图像,并使图像具有良好的视觉效果.     

基于多尺度自适应卡尔曼滤波的分形信号去噪

针对1/f分形信号在传输过程会受到噪声污染问题,提出了一种基于小波变换与自适应卡尔曼滤波相结合的多尺度自,应去卷积滤波方法.根据小波变换对l/f分形信号进行白化的特点,在小波域对小波系数建模,先利用最小二乘法求解模型系数,然后基于自适应卡尔曼去卷积滤波对1If分形信号进行估计.仿真实验表明,在不同的输入信噪比与分形指数情况下,所提出的去噪方法均能取得较好的效果.     

小波神经网络研究

小波神经网络是小波分析和神经网络相结合的产物。小波分析具有良好的时频局部性质,而神经网络具有自学习功能和良好的容错能力,将二者结合具有强大的优势。本文对小波神经网络的基本结构、训练算法、结构设计及其应用进行了详细的分析和论述,最后通过小波神经网络逼近一非线性函数表明了小波神经网络具有收敛速度快、仿真精度高的优点。     

用于多普勒回波去噪的双重指数型阈值函数

针对小波阈值去噪传统方法所使用的阈值函数存在不连续或估计的小波系数存在偏差导致去噪效果不理想的问题,提出了双重指数型阈值函数。该阈值函数呈双重指数形式,不是分段函数,含有一个调控参数控制估计的小波系数向分解的小波系数或0逼近的速度,以阈值和分解的小波系数的比值是否大于1判定估计的小波系数的逼近方向。仿真结果表明在对多普勒回波的去噪过程中,使用双重指数型阈值函数的去噪结果优于使用传统阈值函数的去噪结果。     

基于小波-卡尔曼混合滤波的激光陀螺信号处理

激光陀螺信号处理采用基于小波-卡尔曼混合滤波法.将陀螺信号的小波系数作为系统的新状态,并将小波基状态模型中信号的变化转为尺度和小波函数的变化,再用卡尔曼滤波在线算法估算系统新状态的最小均方.INS/DR组合导航实验表明此方法可滤掉尖峰点,小波系数变化幅度小,可提高系统导航精度.     

二维路面不平度的分形构造方法

精确的路面不平度模型是车辆动态性能仿真研究的关键。根据Weierstrass-Mandelbrot(W-M)分形函数,按照功率谱及相干函数的定义,推导出左右轮分形模型组分中相位角的解析相干关系;结合W-M分形函数以及不同轮辙路面谱阵的Cholesky分解,分别构造考虑相位角相干性以及基于轮辙路面谱阵Cholesky分解的二维路面分形模拟模型。理论研究发现,当分形尺度参数γ→1时,根据W-M分形函数推导出的路面分形模拟法等价于谐波叠加法,且基于轮辙路面谱阵Cholesky分解的分形模型更具普遍意义,考虑相位角相干性的分形模型只是其一种特例。仿真结果表明,当γ→1时,所构造两个模型的轮辙自功率谱及左右轮相干函数均与对应参考标准吻合较好,验证了两个模型的精度和可信性。     

基于提升小波的超声信号降噪方法

针对经典小波在逼近信号时产生的细节信号会被当做噪声滤除的问题,提出了基于提升小波的超声信号降噪方法。该方法用剖分、预测、更新,把信号进行单层分解,然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行阈值函数处理,再进行小波重构。相对于传统的一代小波,该算法不依赖于傅里叶变换,计算简单,可有效节约内存。仿真与实验结果表明:该算法可以有效地提高信噪比,降低原始信号中所含有的噪声,并可以起到数据压缩的效果。     

分形图像信源信道联合编码的失真度分析及其优化

针对分形图像压缩编码后所得压缩数据的特点,分析了分形图像压缩各部分数据在传输中对传输信道干扰的敏感程度,在此基础上提出了一种分形图像压缩的信源信道联合编码方法;对传输信道干扰敏感的分形数据,采用奇偶校验编码以消除其传输错误对解码图像质量的影响;对各个值块分形参数采用信道编码后进行传输.分析了这种编码方法的失真度,并进行了失真度优化分析.     

基于RBF神经网络的引信智能天线多目标方向估计

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的引信智能天线多目标方向估计算法,对引信智能天线进行了结构和训练算法的设计.理论分析和测试结果表明,此算法充分利用了径向基函数神经网络的结构简单、自学习能力强、运算速度快、模式分类能力强等特点,可以实现多目标高分辨率方向估计.     

分形图像压缩的信源信道联合编码

本文针对分形图像压缩编码后所得各部分压缩数据的特点，分析了分形图像压缩各部分数据在传输中对传输信道干扰的敏感程度，并根据各部分数据对信道干扰的敏感程度的不同，提出了一种分形图像压缩的信源信道联合编码方法。仿真结果表明，采用所提出的分形图像压缩的信源信道联合编码方法后，分形图像压缩数据对传输信道的敏感程度降低，图像质量有较大提高。     

爆炸所致地面运动的仿真

本文提出了一个由爆炸地震引起的地面运动的理论仿真方法。将一个运动参数的时间变化过程转化为具有时变振幅的一个纯随机振荡问题,运用地震运动传递具有无特征尺度的分形结构和地运动时域信号具有统计自相似性的概念,提出地面运动随机平稳噪声的时变曲线是一条分形曲线的假设,根据随机振荡 函数功率谱满足指数关系的实验结果。引入Weiersterass-Mandelbrot(W-M)函数,给出了爆炸所致地面运动的仿真方法和过程,地面竖向位移的理论仿真结果与实验测试结果在统计规律上具有较好的一致性。     

用于多传感器最优融合的优化节点样条数据平滑方法

对多个精度不同的传感器观测数据采用了加权平均法，给出了观测数据的最优融合方法；在此基础上，利用优化理论和最小二乘准则，对高机动目标的运动轨迹实现了B样条函数逼近，使逼近过程适应目标的运动规律，仿真计算结果表明其明显地优于微分平滑和等距节点平滑。     

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。     

基于伪谱凸优化和L1罚函数的弹道规划方法研究

传统L1惩罚序列凸规划算法(LPSCP)在进行制导炮弹弹道规划时,线性近似误差大,导致目标函数曲线震颤,难以收敛到最优解。针对此问题提出了一种改进的L1惩罚序列凸规划算法(ILPSCP)。ILPSCP算法引入指数衰减的相对信赖域宽度和带上界的惩罚系数,消除了目标函数的震颤。以一般化控制能量最优轨迹规划模型为研究对象,利用Radau伪谱法离散连续变量,线性凸化非线性动态方程,建立标准凸优化模型。以制导炮弹纵向平面内滑翔弹道模型为仿真实例,分别采用传统的LPSCP算法、提出的ILPSCP算法和非线性最优化通用工具箱GPOPS2 3种方法进行仿真对比。结果表明:ILPSCP算法成功解决了传统LPSCP算法震颤和不稳定等问题; 同时ILPSCP算法的仿真结果与GPOPS2的仿真结果高度重合,证明了提出的算法对求解复杂弹道规划问题的有效性。     

基于近似动态规划与零和博弈的空战机动决策

为应对机动策略未知的空中目标,针对以往机动决策建模通常存在"维数灾难"的不足,提出了一种结合近似动态规划与零和博弈的在线积分策略迭代算法.首先描述了近似动态规划存在问题及求解方法,提出了双人零和微分对策的近似动态规划算法,然后分析了博弈双方的均衡策略和在线策略迭代的求解方法,并结合空战应用场景设计了评价函数,最后进行了空战格斗的算例仿真.仿真结果表明,该算法通过运用函数逼近可以解决动态规划中难以处理的大规模模型"维数灾难"问题.     

基于横向不平度的越野路面模型分形构造

为了在虚拟环境中获得具有真实感的越野路面模型,提出该模型分形构造方法.首先选取砾石路面作为典型的越野路面,对纵向和横向高程数据样本进行采集和数据预处理.然后运用纵、横向高程数据构造得到路面样片,并运用分形B rown ian运动计算其自相关函数.利用Hurst系数估算路面模型的分形维数,并基于层最小能量准则获得路面最佳高程.通过改变最佳高程参数和分形维数控制路面的三维形状和表面粗糙度.结果表明,构造得到的路面模型具有自相似性、真实感强的特点,并且每个取样的功率谱密度、载荷输入等均为已知,符合仿真测试的要求.     

沿飞行弹道的扰动引力逼近方法

为实现导弹飞行过程中的扰动引力补偿,提出了一种基于网函数逼近理论的扰动引力模型构建和快速赋值方法。推导了该方法的赋值误差,分析了影响赋值精度的主要因素,计算了该方法应用于不同射程、不同射向及不同区域弹道中的扰动引力重构结果以及由赋值误差产生的落点偏差。结果表明,对于射程为12 000 km的弹道,当存储量约为1 000个数据时,即可将赋值误差及其引起的落点偏差控制在10^-2 mgal量级和8 m以内,全程弹道生成时间远小于其他方法。该方法能够实现沿任意飞行弹道的扰动引力快速赋值,其赋值精度、计算速度和存储量均满足弹道计算要求。