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题名改进小波神经网络在弹丸落点预报中的应用
被引量:1
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作者
赵归平
陈国光
闫小龙
董晓芬
张斌
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机构
中北大学机电工程学院
中国兵器工业第五九研究所
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出处
《中北大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第3期215-220,共6页
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基金
山西省青年科学基金资助项目(201901D211239)
中国博士后科学基金资助项目(2021M691987)。
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文摘
针对传统数值积分法在解算落点位置过程中的解算时间长、易累积误差且精度和实时性差等问题,提出了用布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)改进的小波神经网络来提高落点预报的精度和效率.首先建立了落点预报的非线性数学模型和基于该模型的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的拓扑结构,然后根据训练好的弹道数据进行数值仿真,对两种算法落点预报的准确性和快速性进行了分析与比较.结果表明,与自适应粒子群算法(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)相比,CS算法具有更高的预报精度和速度,用布谷鸟算法优化WNN方法预报的射程和横偏平均误差均很小,总预报用时小于1 ms,且在30°,35°,40°和51°射角下均适用,理论上能满足实际工程中快速性和准确性的需求,可为实际应用提供理论参考.
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关键词
数值积分
布谷鸟算法
自适应粒子群
小波神经网络
弹丸落点预报
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Keywords
numerical integration
Cuckoo search algorithm
adaptive particle swarm optimization
wavelet neural network
impact point prediction of projectile
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分类号
TJ410.6
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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题名基于CEEMDAN阈值滤波的磁场信号去噪模型
被引量:7
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作者
董晓芬
陈国光
田晓丽
闫小龙
赵归平
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机构
中北大学机电工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期919-925,共7页
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基金
山西省青年科学基金项目(201901D12111523092614513805060670)。
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文摘
地磁导航是弹药飞行技术中常用的一种姿态测量方法,其关键是获得精确的地磁场测量值。针对磁场测量信号中存在的随机噪声信号,本文提出了一种具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEDMAN)和自相关系数结合的地磁信号去噪方法。首先通过CEEMDAN方法对地磁信号进行完备的分解,并利用自相关系数和傅里叶变换确定分解后的噪声分量与有效分量的界限。在此基础上,采用小波软阈值方式提取含噪声分量信号中的有用信号,最后进行信号重构。通过对实际磁场信号的分析表明,使用CEEMDAN阈值去噪算法处理磁场信号相对于CEEMDAN强制滤波算法,其均方根误差降低了10.52%,信噪比提升了1.156 dB,椭圆间的几何距离下降了13.87%,表明本文所采用的滤波方法可以对磁场信号进行有效的去噪,提取有用信号。
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关键词
自适应噪声
完备集成经验模态分解
自相关函数
小波阈值
滤波去噪
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Keywords
adaptive noise
fully integrated empirical mode decomposition
autocorrelation function
wavelet threshold
filter denoising
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分类号
U666.1
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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