基于反向传播神经网络的海杂波参数估计

研究分析海杂波、评估弹载导引头在不同海况下的打击精度具有重大意义。针对传统统计方法的海杂波参数估计易存在脱离实况海杂波物理特征的问题,提出基于反向传播（BP）神经网络的参数估计法。利用海杂波幅度分布特性和时间相关性,建立基于K分布的时间与空间相关海杂波模型;重点分析形状参数、尺度参数、杂波速度均方根、平均多普勒频移4个模型参数对海杂波混沌特性、分形特性的影响,总结出模型参数与物理特征之间的定性关系;利用BP神经网络充分挖掘参数与物理特征间的定量关系,并对混沌特性、分形特性进行预测,决定系数为0.985、0.952. 以实测海杂波数据为例,比较BP神经网络、最大似然估计和矩估计法的模型参数,验证了该方法可以较好地贴近真实海杂波的物理特征。     

基于多特征量的海杂波参数估计

研究分析海杂波对于有效评估不同海况下的弹载合成孔径雷达（SAR）成像性能具有重大意义。针对传统参数估计法较难精确拟合海杂波幅度分布的峰值、幅度宽度等多个特征量的问题,提出基于多特征量的参数估计法。利用海杂波的幅度分布特性和时间相关性,建立基于球不变随机过程法的海杂波模型;构造反映海杂波幅度分布的4个特征量,即概率最大处幅度、概率最大处幅度的分布概率、半概率幅度宽度、分布概率小于0.01的幅度临界点,利用反向传播（BP）神经网络建立尺度参数、形状参数与4个特征量之间的定量关系,决定系数分别为0.992、0.994;基于实测数据和训练好的BP神经网络求解尺度参数、形状参数,建立海杂波幅度分布模型,并与经验公式和混合估计法进行对比;通过分析不同海况下的后向散射系数确定海杂波的信号功率,为评估不同海况下的弹载SAR成像性能提供了海杂波模型。     

某导弹双摆喷管电动伺服系统运动分析及建模仿真

首先分析了某导弹双摆喷管电动伺服系统的结构原理,通过对系统的运动分析和建模,研究了2个垂直安装位置的机电作动器的非线性运动特性和耦合干扰情况,给出了控制器在任意摆角指令下对作动器伸缩位移的解耦运算;同时,研究了摆动力臂与喷管摆角之间的非线性关系,在此基础上建立含有非线性环节的单个伺服机构数学模型,调节控制器参数,分别采用基于时域的阶跃响应法和基于频域的正弦相关分析法,在Simulink仿真平台上进行仿真,通过与真实实验数据的比对,验证了模型的准确性,为后续深入研究该型伺服机构性能测试打下坚实基础。