二代小波降噪在激光陀螺信号滤波中的应用

为了抑制激光陀螺的随机漂移,提高其使用精度,提出了一种改进的第二代小波变换降噪方法对陀螺随机漂移测试数据进行滤波处理.该方法在二代小波变换时采用多组预测器和更新器,根据变换样本与相邻样本之间的相关性检测信号的局部特征,确定每个尺度上的每个变换样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.该方法克服了传统小波变换降噪方法的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.运用该方法对激光陀螺测试数据进行了滤波降噪实验,并用Allan方差法对不同降噪算法的降噪效果进行了比较分析,实验结果验证了该方法的有效性和优越性.     

基于ARM的多陀螺融合算法仿真研究

为最大限度地提高导弹捷联惯性测量组合的可靠性和量测精度,提出在捷联惯性测量组合中采用多惯性仪表(陀螺仪、加速度计)进行冗余配置,利用多传感器数据融合算法对冗余量测数据进行处理的组合方案,并在以ARM为核心构建的嵌入式系统仿真平台上对这些数据融合算法进行了仿真试验;仿真结果表明:冗余技术能够有效提高导弹捷联惯性测量组合的可靠性,同时利用多传感器数据融合技术可以明显提高导弹捷联惯性测量组合的精度.     

一种改进型经验模态分解及其在信号消噪中的应用

针对非线性非平稳信号的消噪问题, 基于经验模态分解提出一种模态单元滤波新方法. 该方法将经验模态分解的内模函数中两个相邻过零点之间的信号定义为模态单元, 并以之作为基本分析对象, 通过对模态单元振幅的阈值处理来判断模态单元的类型, 进而建立模态单元滤波模型. 分析了经验模态分解法在分解不同Hurst指数分形高斯噪声时模态振幅的演化规律, 并建立了一种用于高斯消噪的阈值选取规则. 为验证本文方法的有效性, 进行了数字仿真与实例应用实验. 仿真和实验结果均表明, 所提方法的消噪效果整体上优于最优小波阈值消噪方法, 同时模态单元滤波消噪算法具有自适应性, 是一种有效的信号消噪新方法.     

基于PC/104的数据采集系统设计

随着计算机技术及虚拟仪器技术的迅速发展，虚拟仪器正逐渐成为测试领域的发展方向。介绍了一种基于虚拟仪器技术开发环境LabVIEW语言和PC／104总线标准的数据采集模块构建的数据采集系统。详细阐述了Diamond—MM-16-AT动态链接库的编写，并开发了使用LabVIEW中的调用库函数CLF来驱动Diamond—MM-16-AT的程序，从而实现对数据采集模块的驱动，完成数据采集工作。实验结果表明，该系统能够有效地实现对信号的高速数据采集和实时图形显示。     

AdaBoost-NN在雷达信号识别中的应用

雷达信号识别是雷达侦察与对抗中的重要内容,也是其难点,现有的识别方法都不能取得让人非常满意的识别效果。AdaBoost即自适应Boosting算法,它可以提高任意给定分类器的分类精度。本文用AdaBoost提升神经网络并应用于雷达信号识别,并与几种现有的识别方法作了比较。实验结果表明,其识别准确率比文中所列的所有方法都要高。     

一种序贯学习神经网络及其应用

本文提出了一种序贯学习神经网络,它主要由有界权值调整规则和网络结构自适应调整规则所组成。该网络具有在保持旧知识的前提下有效地序贯学习新输入样本知识的优点。文中给出了这种网络的一种序贯学习算法,详细分析了其学习特性和识别性能。大量的理论分析和实验都证明了网络的有效性。     

基于粒子群优化的过程神经网络学习算法

基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法.新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化.新算法不依赖于函数梯度信息,不需要手动调节网络结构.粒子群优化具有良好的全局优化性能和收敛性能,保证了过程神经元网络的全局学习能力和新学习算法的收敛能力,更好地发挥过程神经网络的逼近性能.两个实际预测问题的实验结果表明,基于粒子群优化的学习算法比现有的基于梯度的基函数展开方法以及误差反传神经网络模型具有更好的预测精度.     

雷达体制识别专家系统的研究

在分析雷达体制特征的基础上，介绍了雷达体制识别专家系统。该系统综合利用各方面专家知识，采用不精确推理方法，不但能对参数完整的雷达进行识别，也能对参数不完整的雷达进行识别，并给出其识别可信度。     

相对熵在多指标系统评估中的应用

在多指标系统评估问题中,指标权重如何分配是目前学者研究的重点和难点。针对该问题,提出了一种利用相对熵理论进行组合赋权的方法,实现了指标权重的合理分配,完成了多指标系统的决策评估。通过实例验证了相对熵理论在多指标系统评估中应用的可行性。     

一种进行雷达干扰指挥决策的方案及实现

介绍了一种已成功应用于系统中的可实时地、一体化地分配使用我有限雷达干扰资源的的最优化指挥决策方案－雷达干扰指挥决策方案。详细阐述了方案的内容实质、构成及其系统实现方法、算法。介绍了此方案在“智能雷达干扰决策支持系统（ＩＪＤＳＳ）”中的应用。