离散贝叶斯分类算法雷达目标一维距离像识别

首先讨论了传统贝叶斯分类器设计方法的局限性,然后提出了离散贝叶斯分类算法,并推导了离散贝叶斯分类器的分类误差估算公武.用大量的实测高分辨雷达目标回波数据进行计算机模拟,离散贝叶斯分类算法获得了平均94.33%的正确识别率,分类误差估算公式估算的分类误差为5.23%.计算机模拟结果表明了该方法的有效性.     

基于时间序列最大后验概率雷达目标识别

首次讨论了高分辨率雷达一维距离像的特点，提出了获取较稳定低维特征矢量的方法，指出不同时刻获得的矢量集为多维时间序列．将ＶａｓｓｉｌｉｏｓＰｅｔｒｉｄｉｓ等提出的用于时间序列分类分割算法推广到多维时间序列空间，并对实测的一维距离像进行了识别．初步的模拟结果表明，该方法在雷达目标识别领域具有良好的应用前景．     

电阻层析成像系统中的信号采集

电阻层析成像技术(Electrical Resistance Tomography,简称ERT)是一种可用于液-固,气-液两相流检测的一种高新测量技术.文章主要介绍ERT系统的概念与应用、ERT系统硬件构成、设计方案、器件选择,以及如何利用单片机C8051F040实现对传感器各模块功能的控制、A/D转换,从而完成对应用于ERT系统的微弱信号采集.     

地炮定位雷达中定位误差方差的估计

介绍了利用卡尔曼滤波器估计弹道参数进而外推出敌方炮位的方法，提出了估计定位误差方差的方法，计算机模拟结果表明，这种方法具有较高的估计精度，定位误差方差的实时估计，对指挥员作出正确的射击决策具有指导作用。     

校射时弹道外推精度的提高及外推误差估计

考虑到地炮侦校雷达中校射时弹道外推的特点,以带有偏流项的修改动态质点方程为基础,设计了一个用于弹道外推的推广卡尔曼滤波器。提出了估计弹道外推误差方差的方法。给出了计算机模拟结果。     

基于ASOM神经网络的高分辨雷达目标识别

在介绍自组织特征映射神经网络及其学习算法的基础上,提出了一种结构自适应自组织特征映射神经网络。该网络能自适应地选择合适的网络规模,并对分类决策边界进行更为精细的调整,因此该网络区分微小差别的不同模式样本的能力进一步增强。最后给出了两类网络对实测高分辩雷达目标的识别结果。     

通道失配条件下的MUSIC算法性能分析

本文分析了通道失配对高分辨率谱估计算法(MUSIC)的影响.推导了通道失配与方向估计误差的关系表达式,给出了Cramer-Rao界和计算机模拟结果。理论和仿真结果表明:通道失配会增大方向估计误差,使其性能变坏。     

免疫遗传算法及认知无线电参数优化决策

根据感知的频谱环境变化及时优化并调整无线电参数是认知无线电的关键技术之一,也是一个复杂的非线性多目标优化决策问题。遗传算法是最适合优化问题的,但当遗传算法应用于优化问题时存在过早收敛问题。提出了基于遗传算法和人工免疫系统相结合的免疫遗传算法（IGA）来克服以上问题。由于在GA算法中引入了免疫系统中抗体和抗原的概念并在每一次迭代中丢弃亲和力较大的抗体,有效地防止了GA中过早收敛现象。最后,用免疫遗传算法来解决认知无线电的参数优化问题。仿真结果表明,免疫遗传算法可以迅速达到最优决策。     

低冗余并行总线容错技术

本文将从分析Ｍｕｌｔｉｂｕｓ总线功能入后，讨论多种总线容错技术及实时重构总线系统的方法，并具体分析各种容错技术对可靠性指标的影响程度。     

校射时弹道外推精度的提高及外推误差估计

考虑到地炮侦校雷达中校射时弹道外推的特点，以带有偏流项的修改动态质点方程的基础，设计了一个用于弹道外的推广卡尔曼滤波器，提出了估计弹道外推误差方差的方法，给出了计算机模拟结果。