基于MQNM的双基地雷达目标定位改进算法

针对求解双基地雷达目标定位问题常用的Gauss-Newton法自身固有的缺点,如收敛精度和收敛速度依赖于迭代初值与真实值的接近程度和函数的非线性程度,进一步考虑了目标函数Hessian阵的二阶信息,结合MQNM法(修正拟牛顿法)提出了一种双基地雷达目标定位问题的优化改进算法。计算机仿真结果表明了该算法的可行性和有效性。     

利用偏度分析建立动态检测门限的野值剔除方法

提出了一种采用动态门限检测和剔除野值的新方法。以往的单一检测门限不能可靠地清除观测数据中的全部野值 ,原因是缺少判断有无未剔除野值的识别机制。这里 ,借助于统计偏度分析建立了这种判别机制 ,从而能够有效地判断出是否存在有未被剔除的野值 ,并通过调节野值检测门限来达到彻底清除野值的目的。最后 ,还将此法推广到复数域     

基于DVENET的虚拟炮瞄雷达的研究与实现

在分析炮瞄雷达的物理特性和ＤＩＳ协议提供的相关支持的基础上,对ＤＩＳ协议进行了扩充,同时建立了炮瞄雷达仿真所需的相关数学模型,并针对分布式系统下存在的雷达数据一致性问题提出了一种解决方法。     

库存导弹定期检测模型的数字仿真研究

储存可使用率是衡量导弹战斗性能的重要指标 ,也是衡量其定期检测有效性的重要参数。本文提出了三种定期检测模型 ,并用效能 /费用评估法分析了这三种模型对导弹的储存可使用率的影响 ,用数值仿真法分析了各模型性能的优缺点 ,为导弹检测部门制定一套最佳的定检方案提供了理论依据。     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

基于双稳阱内随机共振的OFDM信号检测方法研究

为了解决OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)传输系统中接收端对微弱OFDM信号的检测问题,本文将双稳阱内随机共振系统与OFDM信号增强和解调过程相结合,推导了多载波信号激励下双稳阱内随机共振系统从零状态变化到势阱状态所需时间的解析表达式,分析了暂态响应导致的多载波信号在一个符号内的能量损失问题;推导了系统稳态输出方程,分析了稳态过程对子载波已调信号叠加直流偏置分量的问题;探讨了在不同系统参数和噪声强度下阱内随机共振对OFDM信号解调性能的影响。仿真结果表明：该方法可有效实现信号与噪声阱内协同作用,提高OFDM信号的检测性能。     

基于压力容器裂纹图像检测及识别算法研究

压力容器作为一种特种设备,其安全越来越受到重视。为了保障其安全运行,选择压力容器裂纹图像为研究对象,构建检测及识别算法模型。针对算法模型在实际部署时受到内存空间、处理器计算能力等多方面硬件条件的制约问题,提出了基于NewEfficientNet-B0的轻量化方法,结果表明算法模型降低模型参数数量达78%。针对微小裂纹图像识别难度较大问题,提出了改进多尺度预测的方法,测试数据集上达到了81%的检测识别准确率。     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

浅析数学教学中的发现式教学法

发现式教学法是在教师的指导下,通过演示、实验、观察、推测、分析、归纳、解答等手段,引导学生就象当初数学家发现定理那样发现问题,发现知识。它是启发式原则的进一步深化与发展。它有利于提高学生学习质量,有利于培养学生独立研究的能力。     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法.首先,采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function,IMF)分量,实现对接收回波的频率从...