基于熵理论的武器装备体系结构优化

熵是系统紊乱程度的度量,把熵理论的时效熵和质量熵概念应用于武器装备体系结构的优化,从量化的角度,分析某炮兵群武器装备结构调整前后的时效熵和质量熵,得出调整前后有序度的变化。     

基于分离度的步长自适应EASI算法

首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制EASI算法中的步长因子,从而提出了一种基于分离状态的步长自适应EASI盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其它固定步长或变步长的EASI算法。     

基于最大熵的武器系统可靠性建模与评估

针对飞机、导弹等武器系统在研制过程中存在可靠性试验样本量少,可靠性评估难度大,以及现有针对武器系统的可靠性模型存在模型复杂、计算困难及精度较差等问题,提出了利用最大熵理论构建武器系统的可靠性模型,并将模型参数求解问题转化为非线性规划问题.利用遗传算法理论,设计了最大熵可靠性模型中的参数求解程序.最后,进行了实例验证,仿真结果验证该模型的科学性和实用性.     

基于Tsallis熵的网络比对

本文优化了一种网络比对的算法NND(network node dispersion),该算法基于Tsallis熵,并通过网络肖像表示不同网络的特征,该算法主要包括两个部分,Tsallis熵和网络节点距离分布,两个部分均给出了具体的操作步骤。算法经过试验仿真,通过合理设置Tsallis熵的非广延程度指数q,以NW小世界网络为例,得出可以区分不同网络拓扑结构的最优非广延程度指数q值。该算法可以满足不同拓扑结构的网络进行差异比对,实验结果表明,当q=2.1时,实现的算法可以更精确的区分不同拓扑结构的网络。     

基于分离度梯度的步长自适应自然梯度算法

首先定义了描述信号分离状态的分离度,并利用分离度作为参数来控制自然梯度算法中的步长因子,从而首次提出了一种基于分离状态的步长自适应自然梯度盲源分离算法。由于该算法步长是基于分离度的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的自然梯度算法。     

螺旋桨空泡脉动压力试验不确定度分析

参考国际拖曳水池会议(International Towing Tank Conference,ITTC)推荐规程,对螺旋桨空泡脉动压力试验的不确定度进行分析.根据脉动压力试验流程,确定试验过程中的误差源;根据不确定度传递函数,确定误差源对试验结果的影响.基于某油船的螺旋桨对3种工况进行10次重复性试验,并通过误差源分...     

基于有限元分析的船舶制造结构设计仿真

船舶的结构设计直接影响到船舶的强度、刚度、稳定性等性能指标。传统的船舶结构设计方法主要依赖于经验和试验,存在着设计周期长、成本高、效率低等问题,而基于有限元分析的船舶结构设计方法可以通过数值模拟和优化算法来实现结构设计的自动化和优化,提高设计效率和设计质量。本文从船舶结构的极限强度理论和疲劳强度理论分别进行分析,并基于有限元软件进行船舶制造结构的设计仿真。     

基于地磁熵及灰关联分析的地磁匹配新方法

利用地磁定位和惯性导航来确定载体的准确位置的方法,是近年来发展起来的新技术。其关键问题之一是如何进行精确地磁匹配,为解决此问题,文章提出综合利用地磁熵及灰关联分析的新方法,即在计算出待匹配区域的地磁熵值的基础上,选择相应的灰关联匹配的阈值,从而找出最佳匹配点,进而确定载体位置。文章分析了该算法的理论基础并提出了具体的实现算法,经过仿真实验表明,此算法的运算速度快、匹配精度高、具有良好的抗测量误差干扰的能力。     

基于聚类的朴素贝叶斯分类无监督学习方法

为实现朴素贝叶斯分类模型的无监督学习,提出一种基于数据挖掘理论中聚类算法思想的学习方法。该方法首先定义不同类型单维状态分量的差异度量方法和混合型多维向量的联合差异度量方法,通过分析样本数据中向量之间的差异性进行聚类统计,得到研究对象的分类类别,然后对各单维状态分量分别聚类得到特征核值,进而确定不同类别各分量对应单维特征核值空间的概率隶属度。仿真实验结果表明,该方法能有效进行朴素贝叶斯分类学习。     

潜艇水下高速运动稳定性分析

应用非线性系统运动稳定性理论和同伦算法,分析潜艇水下高速直航的运动稳定性,并通过其非线性运动方程数值积分的动态仿真进行验证,仿真试验表明稳定性分析结果正确。从而说明本文提出的采用非线性系统运动稳定性理论和同伦算法来分析潜艇水下高速机动的运动稳定性方法有效。     

概率度量算法在船舶设备故障分析与定位中的应用

传统的船舶设备故障分析采用历史数据驱动法,通过综合分析对比采集故障信息与历史数据挖掘故障原因,随着船舶动力设备复杂度的增加,处理的数据量越来越大,性能也越来越低。概率度量算法PMA结合了船舶故障类型特点,分析了采集数据与历史数据相关性,本文综合研究了基于概率度量的船舶故障分析算法,最后进行仿真。     

基于最大熵算法的空间功率谱估计方法研究

针对北斗二号BeidouⅡ卫星导航接收机干扰信号波方向估计问题,采用一种基于最大熵算法的空间功率谱估计方法实现对干扰来波方向的识别,并通过Matlab仿真验证了这种算法的性能。     

一种解决OFDM信号功率降额问题的子载波预留方法

针对OFDM信号功率降额问题,提出一种新的子载波预留方法。该方法利用谷值补偿算法改善OFDM信号的立方度量性能,并使用动态峰值削减算法降低OFDM信号的峰均功率比,同时对原有迭代过程进行简化,合理地控制计算开销。与传统的功率降额处理方法相比,本方法能更高效地降低系统峰均功率比,更好地控制立方度量性能。仿真和分析表明,该方法很好地解决了OFDM信号功率降额问题。     

时频分布在鱼雷信息处理中的应用研究

对时频分布在鱼雷信息处理中的应用进行了理论分析探讨。对时频分布算法进行仿真研究，给出了相应的快速算法。提出了可能的应用方向，并对试验数据进行分析研究，验证了算法的性能。     

基于相关理论的航迹匹配

数据关联是多源信息融合中的关键问题。文章从系统的角度对多目标跟踪的数据关联进行了全面的分析,通过选择目标数据相似度计算模型和参数,计算不同信源航迹与航迹间的关联相似度,构成目标关联矩阵的方法,实现目标方位串关联。最后对算法进行仿真,仿真结果表明,提出的求解方案有较好的关联正确率,这验证了模型和求解方法的正确性和可行性。     

变温热源制冷系统熵分析研究

应用熵理论对恒温热源、变温热源制冷系统进行了分析,提出了统一的效率表达式及各过程能量的不可逆损失计算式,将热源的差异归结为当量平均温度计算的不同,并给出了平均当量温度计算的具体方法,同时讨论了熵分析中的几个注意点,为该部分内容的教学和工程应用提供了方便.     

基于模糊理论的雷达目标识别

本文旨在基于模糊集理论对雷达目标识别过程中的各种不确定信息进行客观的定量分析和有效处理，以提高识别系统的可靠性和智能度。文中给出了雷达问题描述，把模糊集之间贴近度的概念用于雷达识别，并利用最大择近原则的方法推出了每类雷达有多个模式下的识别算法。仿真结果表明了该方法的可行性。     

基于粒子群优化的飞行器地磁相关匹配新算法仿真

鉴于飞行器地磁相关匹配算法高精度、高可靠性和高实时性要求,本文将影响地磁相关匹配算法的相似性度量函数、地磁特征参量和搜索策略综合考虑.相似度度量函数采用归一化积相关函数、地磁特征参量选用归一化的地磁场总强度,将粒子群优化算法引入匹配区搜索.基于海洋实测地磁场数据进行了实验室仿真验证.实验结果表明,在匹配概率、匹配精度与...     

基于图像熵的火灾烟雾识别

提出了一种基于图像熵的烟雾运动模式识别方法,用来实现对火灾烟雾的探测.通过对烟雾自由扩散模型的理论分析,得出了烟雾扩散熵增运动的特征.通过引入信号学中"图像熵"的理论,用来捕捉烟雾运动造成的熵变特征,进而实现火灾烟雾的检测.经过实验的验证和分析,并对图像熵值的变化进行傅立叶变换,得出了干扰运动和烟雾运动具有不同特征信号的结论,从而实现了烟雾的识别.与以往研究者通过研究视频烟雾的图像特征出发不同,文中从烟雾的热力学的性质和它在流体力学方面的运动特征,得出它与一般的刚体具有截然不同的运动模式的理论,以图像熵作为核心参量,得出一种实用高效的火灾烟雾检测算法.实验表明:这种检测算法受到环境的干扰较小,特别适合复杂环境的烟雾检测,并可以用于对火灾环境的评估.     

高速舰船的运动模型适用性分析及海浪中的操纵仿真试验

船舶运动模型的建立对于船舶运动控制算法的研究以及自动舵的研制和陆基条件下的检测都具有重要意义。对于静水条件下中低速船的航迹航向控制,三自由度模型较为简单适用,然而高速舰船的操纵特性与中低速船不同,在回转过程中会产生较大的横倾角,横摇运动与首摇运动的耦合作用较明显。本文通过Matlab对DTMB5415驱逐舰进行四自由度的运动建模及操纵仿真实验,根据仿真试验与水池试验数据的对比,验证了四自由度模型的适用性,并进一步应用该模型分析了海浪干扰对高速舰船运动的影响。