基于模糊Chebyshev基函数神经网络的快速学习算法

将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种以Chebyshev基函数为隶属函数的模糊神经网络。由于无需调整隶属函数的参数,因此该模糊神经网络模型算法的计算量大大减小,仿真结果表明了该模型算法的有效性和快速性。     

大型阵列结构电磁特性分析的特征基函数方法

运用基于矩量法的特征基函数方法分析了大型阵列结构的电磁辐射与散射特性。特征基函数方法首先对阵列结构进行分区,通过区间互耦构造高层级基函数,大大降低了生成的全局矩阵的尺度,能够对矩阵直接求解。将特征基函数方法运用于对大型阵列结构的分析中,通过深入的研究,给出了加速计算和节省内存的手段。数值结果表明方法的准确性和高效性。     

一种新的混合基函数在电磁散射问题中的应用

三维电磁散射问题通常采用电场积分方程(electric field integral equation,EFIE)结合矩量法(meth-od of moment,MoM)求解,而基函数是决定矩量法计算精度和效率的重要因素。采用具有降维效果的双线性四边形模型来模拟实际物体表面,提出了一种基于该四边形的混合域基函数,应用于金属物体的电磁散射特性的计算仿真中。该混合域基函数集成了分域基和全域基的优点,结果表明,相比于基于三角形剖分的RWG函数(rao,wilton and glisson,RWG),混合基函数能够在减少未知数个数的同时获得较高的计算精度,具有计算精度高、速度快、内存要求低的特点。     

基于Chebyshev基函数模糊神经网络的快速辨识方法

神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种用于复杂非线性系统辨识的基于Chebyshev基函数的模糊神经网络模型和学习算法。该模型以Chebyshev基函数为隶属函数,规则后件采用输入变量的线性函数,无需调整隶属函数的参数,只是采用BP学习算法学习后件参数,因而大大减少了模型算法的计算量,学习算法简单,加快了学习收敛速度,而且不使网络结构复杂,设计简单。仿真结果表明所提模型和方法的有效性。     

改进的特征基函数法分析电磁散射问题

目标电磁散射特性分析具有重要意义,矩量法等数值方法是求解该类问题的重要工具。当待分析目标的电尺寸增大时,矩量法的内存需求和计算量随之快速增加,极大地限制了可求解问题的规模。宏基函数类方法通过在宏域上构造各种宏基函数,减少未知量数目,实现最终矩阵方程规模的缩减,使分析大规模问题变为可能。重点研究该类方法中近期获得较大发展的特征基函数法,结合物理光学法和球谐函数展开-多层快速多极子技术分析电磁散射问题。数值结果验证了改进的特征基函数法的准确性与高效性。     

基于HPP/PO的舰船与海面耦合散射快速算法

针对粗糙海面上舰船类超电大尺寸复杂目标电磁散射问题,提出了一种基于混合面元投影(HPP)和物理光学法(PO)的计算目标与海面耦合散射的快速算法。首先建立基于海谱的海面几何模型,并考虑海面面元的微粗糙特性,修正海面反射系数,然后针对目标和海面的结构特点,形成两种尺度面元混合的目标与海面模型,对电磁波在海面和目标之间的多次反射按照GO原理进行快速投影运算,并利用PO计算投影区域的散射贡献,最后给出了几组典型实例的计算结果。数值计算表明,该方法对于海面舰船类目标的散射计算是高效、准确的。     

基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型

针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差。实际结果表明这一方法效果明显。     

基于小波与径向基函数的大气污染预测研究

提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号。在此基础上应用RBF神经网络进行预测,研究结果表明,小波分析的利用提高了预测精度,验证了该方法简便、快捷,具有较强的实用性,为环境管理部门宏观调控提供了理论基础。     

基于径向基函数网络人脸识别的研究

用人脸信息来识别和辨认一个人类个体,是计算机视觉和模式识别领域中的一个研究热点。本文提出了一种基于径向基函数网络(RBFN)识别人脸的方法,使用主分量分析(PCA)技术降低样本维数,并用生成图像(SI)技术改变人脸的姿态,以增加学习样本数。用标准人脸库ORL进行实验,表明人脸识别效果有大幅度的提高。     

基于高频方法分析电大尺寸目标的散射

采用物理光学法及其改进方法分析电大目标的雷达散射截面。作为对物理光学方法的修正,采用等效电磁流法计算了物体棱边绕射场的贡献。由于电磁波在腔体内存在多次反射,物理光学方法对于腔体的电磁散射问题给出的结果误差较大。为此,可以采用迭代物理光学法和弹跳射线法计算腔体散射。分别采用迭代物理光学法和弹跳射线法方法计算了腔体电磁散射,并且对迭代物理光学法与弹跳射线法方法的优缺点进行了对比。最后,提出利用图形处理器加速弹跳射线法方法的射线追踪部分,实现了弹跳射线法方法的有效加速。数值结果表明上述方法是有效的。     

HFSS/PO混合分析飞行器放电对雷达目标特性的影响

为精确计算飞行器在飞行过程中静电放电对雷达散射截面(radar cross section, RCS)的影响,采用高频电磁仿真软件Ansoft HFSS与物理光学(physic-optics, PO)法相混合。用HFSS计算放电产生的等离子体所覆盖的局部机翼的散射场,用物理光学法计算飞行器其余部分引起的散射场,将二者的等相位面重合,保持飞行器各散射体之间的相位关系,进而计算出飞行器的宽带雷达散射截面。     

基于姿态修正的目标RCS动态测量方法

相比于暗室和固定雷达平台的目标雷达散射截面(radar cross section,RCS)精确测量方法,提出了基于姿态修正的目标RCS动态测量方法。该方法适用于机载、艇载、球载等移动雷达平台,以有源标准目标作为参考目标,创建了雷达天线方向性因子修正方法、有源标准目标天线方向性因子修正方法、极化不一致性估算方法以及空间几何关系计算方法,实现对目标RCS的动态测量。利用S波段机载雷达对方法的有效性进行验证,结果表明:该方法具有较高的测量精度和试验可操作性,可为外场目标RCS的动态测量提供重要的技术支持。     

基于威胁等效和改进PSO算法的UCAV实时航路规划方法

为解决无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）实时航路规划问题,通过对各种威胁等效为雷达威胁,威胁分级和每级分层次的处理方法,得到每个威胁的击毁和击伤作用距离。建立UCAV简易的二维模型,利用其飞行姿态与雷达散射截面积(radar cross section, RCS)之间的关系,得出以探测概率为基础的威胁代价函数。最后运用自适应Meta Lamarckian学习策略的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对方法进行实时性仿真测试,结果表明此方法的有效性。     

基于自适应伪谱法的UCAV低可探测攻击轨迹规划研究

研究无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)对地攻击阶段轨迹规划问题。首先,在综合UCAV的气动力特性、发动机推力特性基础上建立UCAV质点模型和动力学模型,并结合UCAV平台初始条件、机动性以及武器投射条件构建约束条件;针对当前轨迹规划中没有考虑雷达散射截面(radar cross section,RCS)随UCAV姿态角改变而动态变化这一缺陷,建立综合考虑动态RCS的威胁概率和攻击时间的目标函数;然后利用可变低阶自适应伪谱法求得攻击轨迹最优解。对时间最短、RCS固定和考虑动态RCS 3种情况进行仿真。结果表明,考虑动态RCS时,UCAV将根据威胁进行轨迹和姿态调整,极大减小了被敌方威胁捕获的概率。该算法能够提供规划轨迹的高精度状态和控制量信息,有利于实现攻击过程的高精度精细规划控制。     

飞行器被雷达发现概率的计算方法研究

给出了飞行器遭遇多雷达探测系统时被发现概率的计算方法。首先根据飞行器的RCS(RadarCross Section)模型、飞行航路、雷达系统的特征参数以及坐标,计算出各个分雷达对飞行器的探测次数以及各次探测的状态参数,进一步计算出各次瞬时探测概率。累积各次瞬时探测概率,计算出各个分雷达的发现概率。最后,根据数据融合准则,计算出多雷达探测系统对飞行器的发现概率。该方法充分考虑不同方位飞行器的RCS不同这一特点,比固定RCS的方法更加接近实战情况;用累积发现概率取代传统的瞬时探测概率,更能反映飞行器在整个航路上遭受探测的情况;把多个雷达视为一个探测系统,更适合于现代雷达探测系统的发展方向。实际算例表明该方法是有效和可行的。     

Improvement and performance of parallel multilevel fast multipole algorithm

The method of establishing data structures plays an important role in the efficiency of parallel multilevel fast multipole algorithm(PMLFMA).Considering the main complements of multilevel fast multipole algorithm(MLFMA) memory,a new parallelization strategy and a modified data octree construction scheme are proposed to further reduce communication in order to improve parallel efficiency.For far interaction,a new scheme called dynamic memory allocation is developed.To analyze the workload balancing performance of a parallel implementation,the original concept of workload balancing factor is introduced and verified by numerical examples.Numerical results show that the above measures improve the parallel efficiency and are suitable for the analysis of electrical large-scale scattering objects.     

一种基于GPU的复杂目标电磁散射快速算法

采用图形电磁计算方法计算复杂目标电磁散射特性时,因采用局部光照模型,在多次散射情况下有较大的误差。在研究光线跟踪算法原理和电磁散射物理光学理论的基础上,提出了复杂目标电磁散射计算的光线跟踪算法,并利用图形处理器(GPU)实现了该算法的硬件加速。计算结果表明,算法在提高计算精度的同时达到了与图形电磁计算方法相当的实时性,具有很好的工程应用价值。