基频线谱提取技术在船舶水下目标识别系统的应用

基于目标物的辐射雷达回波信号是船舶水下识别系统的主流技术,水下噪声的混入会对识别产生干扰,时域分析很难区分噪声与目标信号特征。频域特性分布是区分雷达回波辐射噪声及干扰噪声的主要手段,通过对辐射信号及噪声的频谱提取,可以获取目标信号和干扰信号在基频频谱的特性,设计滤波器去除噪声。本文研究目标雷达回波信号及水下噪声信号的特性,在基础上提出基于基频线谱提取技术的噪声分离策略,最后对算法进行仿真。     

混沌海杂波背景下的基于对偶约束最小二乘支持向量机的信号检测技术

海杂波对雷达信号检测造成极大的干扰,如何从海杂波噪声中提取出目标信号是信号处理领域的难题。针对这一难题,本文以混沌理论为理论依据,分析海杂波的动力学特性,对海杂波进行相空间重构。结合对偶约束最小二乘支持向量机理论,建立信号检测模型,对混沌海杂波背景下的信号进行预测,并从预测误差中提取出目标信号。     

基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。     

小型机动平台上时间配准问题分析

介绍空中移动平台传感器定位算法并建立模型,通过Monte Carlo仿真实验及内插外推法将高精度观测时间上的数据推算到低精度时间点上。该方法能同时有效地估计目标运动状态和传感器配准误差．与传统配准方法相比具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于偏最小二乘的两栖突击车作战效能预测

针对两柄突击车作战效能和偏最小二乘的特点,提出了基于偏最小二乘预测作战效能的方法。介绍了偏最小二乘回归的具体过程,在此基础上．对某型两栖突击车的作战效能进行了预测。得到了可靠的作战效能系数。     

基于加权最小二乘法的武器装备批量生产成本费用研究

加权最小二乘法考虑了现实情况下普遍存在的异方差性,在经济预测中有着更为广泛的应用。在系统研究我国武器装备批量生产规律和状况的基础上,结合计量经济的相关理论,提出基于加权最小二乘法的费用预测模型,并辅以实例进行分析,结果表明,该方法移植性好,由于消除了异方差性的影响,模型的拟合和预测性能较一般最小二乘法更佳。     

基于最小二乘支持向量机的船舶水下焊接质量在线监测

以径向基函数(radial basis function,RBF)为核函数,将最小二乘支持向量机(least squares support vector machines,LSSVM)预测模型应用于船舶水下焊接质量在线监测.提出了一种自适应优化方法确定该模型中的可调超参数和核宽度参数,并建立了实时显示和报警系统.实验结果表明,该方法预测误差较小,建模耗时少,适合于船舶水下焊接质量在线监测.     

小样本情况下的船舶溢油事故风险评价研究

船舶溢油风险评价是一项复杂的多因素问题,是船舶溢油应急管理的关键环节.作为智能搜索算法的代表理论,BP神经网络被认为是进行不确定风险评价的较好方法之一,然而船舶溢油事故属于小样本事件,统计数据往往难以满足BP神经网络要求的样本容量.针对这一困境,首先提出一种利用B样条最小二乘理论的数据拟合法,显著增加样本数.其次,根据船舶溢油特点建立了基于BP神经网络的船舶溢油风险评价模型.最后以上海港近年发生的10起溢油事故为实例,检验了模型的可行性.     

船用柴油机高压共轨系统动态特性研究I

从系统层面通过试验与计算相结合的方法开展研究,以改善船用柴油机共轨系统燃油的压力波动,减少各缸喷射过程的互相干扰为目标．对整体式共轨燃油系统开展试验研究,揭示了影响共轨压力波动的主要因素,并指出该系统结构在船用柴油机应用上的局限性．对分布式共轨燃油系统开展仿真分析,并与整体式系统进行比较,研究表明,分布式共轨系统可明显改善系统动态性能,代表了未来船用柴油机共轨系统的发展趋势．     

柴油发动机的两种共轨燃油喷射系统的对比

柴油发动机燃油喷射系统是影响柴油发动机燃烧性能的关键部件。在柴油发动机燃烧室形状和燃油品质确定的情况下,燃油喷射压力越高,越稳定,燃油喷射的雾化质量就越高,喷射的穿透性、与气缸内空气的迅速混合程度就越高,燃油的燃烧性能就越好。柴油发动机的燃油喷射系统直接影响着柴油发动机的动力性、燃油经济性、HC、NOX排放以及柴油发动机的噪声。