基于人工神经网络的黄河水质评价
摘要：针对地表水环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立地表水环境质量评价的BP人工神经网络模型。并将训练样本进行归一化处理,同时利用RAND函数对训练样本进行插值保证神经网络充分学习。通过实例进行评价分析,说明用BP人工神经网络方法评价地表水环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得地表水环境质量评价结果的精度大大提高。基于因子图求解（3,4=）-CNF公式类下可满足问题
摘要：合取范式（CNF）公式F是（3,4=）-CNF公式,如果F中每个子句的长度是3,每个变元出现的次数恰好为4次。与（3,4=）-CNF公式所关联的因子图是一类规则的二部图,即每个子句结点的度为3,每个变元结点的度为4,此类规则图被称为（3,4）-双向正则二部图。对于一个（3,4=）-CNF公式F,如果它关联的因子图GF有P7-路径因子,则F可满足。针对战场态势时空数据的中文查询技术研究
摘要：战场态势时空数据引擎是基于时空数据库技术实现的,面向战场时空数据查询的战场态势辅助分析系统。针对时空数据库查询语言的复杂性,设计了战场态势时空数据引擎的中文查询系统,研究了中文查询任务到时空查询语句的映射过程,设计了时空查询词库,研究了分词算法,查询文法以及STQL生成方法。通过原型系统验证了中文查询技术的可行性,提高了时空数据库查询的可用性和易用性。一种编队环境下的用频需求分析方法
摘要：海战场日益复杂的电磁环境给海军电磁频谱管控提出了更高的要求,编队用频装备的指配频率是频谱管理的重要部分,决定了战前编队频谱管理计划的效能和战时的频谱协调的效率,论文通过对编队用频需求研究,提出了一种基于复杂网络聚类分析的,对编队用频需求进行聚类的用频需求预处理方法,并通过仿真验证,基于复杂网络聚类的用频需求预处理方法能够有效提高编队频率指配的效率。集成学习在遥感分类中的应用
摘要：遥感影像分类一直是遥感领域的研究热点。集成学习通过多个单一分类器得到的分类信息进行综合来提高分类的精度。论文阐述了集成技术的常用算法和策略,给出了遥感数据分类采用单分类算法,Bagging,Boosting以及MCS集成分类的实验结果的比较和分析。实验表明,集成技术能有效提高遥感数据的分类精度。在训练样本少的情况下,提供了一种保证分类性能和泛化性的有效途径。基于模拟植物生长算法的电子装备备件优化配置
摘要：合理配置备件是提高装备系统可靠性的重要手段之一。针对电子装备的备件问题,建立关于备件优化配置的非线性规划模型;提出应用模拟植物生长算法求解备件优化配置问题,给出求解过程。结合算例,通过与遗传算法和模拟退火算法的比较,验证该方法的有效性和实用性。基于剩余能量的LEACH协议改进算法
摘要：论文基于LEACH协议的不足,提出基于簇首节点平均能量消耗和节点剩余能量来选举簇首。通过仿真实验,该改进协议有效地保证网络能量消耗的均衡性,进而延长网络生存期。MIMO-OFDM系统中迭代检测算法的研究
摘要：为了保证MIMO-OFDM系统在频率选择性衰落信道下传输性能,以及提高系统的编码增益,在系统中采用MMSE检测算法和log-MAP算法相结合的迭代检测算法,为了更好地利用软信息,这两种算法中间通过交织器进行连接。仿真结果证明,在不同天线系统,不同衰落信道条件下,该算法具有良好的性能增益。面天线的面型数据分析及可视化研究
摘要：面天线的表面精度,是保证天线效率的重要因素。通过面型数据分析,对面天线的模型、坐标系的转换和面型精度的评定作进一步的探讨。用计算机语言编程,即可实现抛物面天线的拟合计算、调整量计算的过程及结果可视化。噪声能量有限系统的无序量测更新
摘要：针对噪声能量有限网络系统的无序量测更新问题,利用延迟量测的预测估计和新息补偿的思想,提出了一种基于测量值求和形式H∞滤波器的无序量测更新方法。该方法能够利用系统参数的时不变性质,离线计算滤波参数,在无序量测发生与到达时,即能有效地处理,且能够保证滤波过程的实时性。该方法具有较强的扩展性,适用于参数不确定线性时不变系统的无序量测更新过程。仿真结果验证了所提方法的可行性。一种鲁棒的Kalman滤波方法
摘要：在目标跟踪测量中,由于各种噪声的影响,Kalman滤波算法对野值数据的估计经常出现较大误差,直接影响了定位结果。修正增益的滤波方法在野值相对较小的情况下误差不能有效的识别。为此,提出残差权重自适应抗野值的Kalman滤波方法,该方法能明显的降低野值对定位结果的影响,对实测数据的仿真结果表明了该方法的有效性,满足试验要求。宽带无线通信OFDM系统符号定时同步技术的研究
摘要：针对宽带无线通信中的OFDM系统在多径衰落条件下易受符号定时同步偏差影响的问题,提出了一种符号定时同步算法,该算法包括时域符号定时粗同步估计和频域符号定时细同步估计。仿真结果表明,改进的算法和几种典型的定时同步估计算法相比,解决了同步头摆动和在多径信道条件下估计不准确的问题,使得符号定时偏移均方误差减小,同时使得符号差错率大大降低。目标预测中的野值剔除方法研究
摘要：目前在目标跟踪与预测中野直判别方法单一,普遍采用3σ准则。当目标发生机动时,现有的野值剔除准则存在野值误剔除率过高的问题。论文针对这个问题开展研究,首先,分析了几种常用准则的特点;然后提出了不确定观测点的概念,并设计了能够适应目标机动的野值剔除算法。仿真结果表明：论文算法有效的降低了野值处理中的误剔除率,提高了目标跟踪预测的精度。基于压缩传感的多尺度传感器融合
摘要：针对传统采样理论需要采集大量观测数据所带来的存储、传输以及经济方面的压力,提出了一种基于压缩传感理论的多尺度传感器融合方法。分析了基于压缩传感理论的重构算法的设计问题,采用曲线拟合方法对多尺度的传感器的时间配准。仿真结果表明,基于正交匹配追踪算法几乎可以完全重构原始信号。与传统采样算法相比,虽然精度没有传统的方法高,但是在误差允许范围内,采集的数据少,所需时间少,减少了数据的传输和存储成本。机载多源飞行数据资料的非线性检验
摘要：为有效采用非线性时间序列分析的方法分析机载多源飞行数据资料,保证良好的航空导航性能和飞行安全,需要对驾驶舱实时采集的数据资料作非线性检验。引入基于现代统计学中Bootstrap理论的替代数据法,选择合理的检验统计量和检验准则,根据飞行实验数据与生成的替代数据的判别统计量显著差异性,分析得出飞行数据确实存在非线性成分,且非线性不是由测量过程中静态非线性测量函数的作用产生的,而是信号源本身是一个非线性的动力系统。结论为判定飞行数据的非线性和采用非线性方法分析数据以达到航空导航的目的提供理论依据。基于遗传算法的要地防空武器系统最优火力分配模型研究
摘要：结合战场目标价值分析,根据防空武器兵力火力分配情况,运用遗传算法建立了火力分配模型,使防空武器最大限度地发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果。采用了适应度函数惩罚的方法,对选择,交叉,变异等操作进行了改进。最后通过实例仿真和计算,针对单发和双发两种射击方式分别建立数学模型,运用遗传算法求解得出了火力分配最优方案,验证了方案的可行性和优越性。研究结果为两型防空武器系统的作战应用奠定了基础,为决策提供一定的理论依据。一种基于进化算法的融合-真实航迹匹配算法（英文）
摘要：融合-真实航迹匹配是实现融合性能评估前的一项必须工作。尽管真实航迹的值已经知道,但由于传感器和目标行为引起的偏差,融合航迹与真实航迹的匹配问题依然具有较大难度。论文提出了一种基于进化算法的融合-真实航迹匹配算法。本文首先建立了匹配问题的模型,然后将匹配问题转化为一个优化模型,并通过设计相应模型的进化求解算法来解决该问题。最终,采用了一个由两部军用雷达探测得到的复杂战情来检测本文算法的正确性,结果表明论文提出算法在大多数情况下具有高的可靠性。释案推理原理及其在态势估计中的应用
摘要：态势估计就是从当前相关对象间的关系中推导出有意义的结论,形成态势分析报告、情况判断结论和战场综合态势图,为决策和指挥提供支持。论文提出了基于释案推理的态势估计方法,该方法是＂大胆猜测＂敌作战意图和行动预案,然后根据实时检测到的事件＂小心求证＂敌作战意图和行动预案。当事件的发生对＂大胆猜测＂的结论支持比较小或相矛盾时,放弃原猜测,并根据以往事件作出新的猜测和动态调整战场态势图,达到为瞬息万变的战场决策提供充裕时间的目的,案例仿真证明基于释案推理的态势估计方法是有效的。
