确定RBF神经网络参数的新方法

提出一种确定RBF网络隐含层神经元和权值的有效方法。该方法将自动聚类算法与对称距离相结合优化每个隐含层神经元的中心向量；利用伪逆方法确定隐层神经元到输出神经元的权值。实验结果表明：该方法比自动聚类算法有更好的分类能力。     

自适应相干累积算法权系数向量的概率密度函数

自适应相干累积算法(ACI)是LMS算法的一种最新的改进算法,它在加速多层神经网络的收敛速度、提高ALE对弱输入信噪比条件下信号的检测和跟踪能力方面具有很好的应用前景.本文研究了高斯数据条件下ACI算法权系数向量的联合概率密度函数。文中采用求条件数学期望的方法,以n和n-1时刻的权系数向量为条件,导出了n+1时刻权系数向量的联合特征函数的精确表达式。然后将条件特征函数展开为泰勒级数,用未知的权系数概率密度函数求平均,得到了无条件的权系数特征函数所满足的一阶偏微分差分方程.在小步长条件下,求出了方程的稳态近似解.结果表明,ACI权系数向量服从联合高斯分布,其一阶和二阶矩与已有的研究结果相一致,计算机仿真结果证实了理论分析的正确性.     

利用小波互谱的体目标识别研究

阐述了双通道小波变换的互谱理论,给出了目标回波模型,利用体目标回波的亮点结构,采用阵列信号处理中的两阵元模型,对尺度目标作了识别,并给出了仿真结果与分析。     

基于连续小波变换的湖底回波特征提取

提出了以多尺度连续小波变换值矩阵的奇异值作为识别特征矢量的方法,并利用该方法对湖底回波实测数据进行特征提取与分类。理论分析与仿真试验结果表明,相对于时间-小波能量和尺度-小波能量特征提取法而言,该方法可得到更好的类内紧致性和类间可分性,以及更佳的分类效果。     

基于纯方位角测量的水下目标跟踪

在笛卡尔卡尔曼滤波器的基础上，提出了改进极坐标扩展卡尔曼滤波器，并且研究了应用于纯方位角测量的目标跟踪算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验，仿真结果表明，改进极坐标扩展卡尔曼滤波器非常适合于目标的跟踪研究，具有很高的工程应用价值。     

基于小波变换的舰船辐射噪声检测

分析了舰船辐射噪声（简称舰船噪声）与1／f信号的关系，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对白噪声背景下的舰船辐射噪声进行了检测；推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，并与传统的匹配滤波器、能量检测器进行了比较，计算机仿真结果证明了本方法是有效的，在较低的信噪比下得到较好的检测效果。     

F湖水声场FFP建模研究

近年来，水声场建模取得了长足的进展，发展了多种算法，波数积分是其中一种典型方法。本文探讨了该方法在F湖特定环境下应用的可行性。文章首先介绍了F湖典型声学环境特征-声速剖面、源面、湖底条件，并给出了F湖声速的一种经验计算公式以及夏季和冬季的一组典型声速剖面。描述了波数积分问题的表示，推导了一种快速数值计算方法，对应用中应注意的问题作了补充说明。最后用本文提出了方法在F湖两个典型声速剖面下进行了计算机仿真，并对仿真结果作了分析。初步研究结果表明，该方法在F湖是有效的。     

数字调频信号解调的新方法

提出了一种估计强背景噪声中的已知频率信号的新方法,然后将该方法应用于数字调频信号的解调。这种新的解高方法只需要知道载波信号的频率而不需要其相位信息就可以完成数字调频信号的解调。计算机仿真表明该方法具有比非相干解调更强的抗噪声能力,并且具有相当强的抗相位起伏的能力。因此,该解调方法具有良好的工程应用前景。     

相关背景噪声下ETDE算法研究

相关背景噪声下的时延估计问题是现阶段的一个研究热点。在时延估计的众多算法中,属于“约束”类算法的ETDE（Explicit Time Delay Estimation）算法具有适用性广、可靠性高、计算量小和实时性好等优点。文中首次将ETDE算法扩展到相关背景噪声领域。从理论上分析了在相关背景噪声下ETDE算法的估计效果,得出了时延估计的期望表达式。指出在此种情况下,ETDE算法得到的是时延的有偏估计,其偏差量与时延真值、信噪比以及背景噪声问互相关函数值的大小有关。通过计算机仿真验证了理论结果。     

鱼雷自导系统中目标数目的波束域检测方法

针对在鱼雷自导系统中应用波束域子空间类高分辨方法时,需要已知目标数目的问题,该文提出了波束域目标数目检测方法。该方法将模型阶数选择的信息理论准则推广到波束域处理。当波束形成矩阵满足各列正交时,可以由波束域协方差矩阵的特征值计算得到波束域信息理论准则。使波束域信息理论准则最小化的值即判定为目标数目的估计值。该方法直接利用子空间类方法特征分解的结果,计算量小。计算机仿真实验结果证实了该方法能够正确估计空间间隔较小的多个目标的数目。