张志正
- 作品数：18 被引量：5H指数：1
- 供职机构：中国电子科技集团公司第二十七研究所更多>>
- 相关领域：理学一般工业技术电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于时延优化的三维成像声呐视野展宽方法研究
- 2020年
- 针对平面阵,研究并探讨了一种近场聚焦波束形成中时延参数的优化方法,以扩大三维成像声呐的有效视野范围。该方法是在方位角和俯仰角重新定义时,将精确的近场时延表达式按泰勒公式展开,取前三项,并对每一项进行加权。然后,通过求三个加权系数的偏导,再令其等于0,得出最优加权系数,此时优化的时延表达式与精确的近场时延表达式的误差最小,即优化的时延表达式更接近于精确的时延表达式,能够有效地用于扩大成像声呐的有效视野。最后,通过计算机仿真验证了该方法的有效性。
- 杜方键张永峰张志正张志正
- 关键词：时延参数
- 基于SVDD集成的水下目标识别算法研究
- 2019年
- 针对基于距离测度的SVDD单类分类器误判率较高的缺点,开展基于支持向量数据描述的单类分类器集成学习算法研究,并对基于支持向量数据描述的多类分类过程进行分析。本文利用Bagging算法对SVDD单类分类器进行集成,利用4类实测水下目标样本进行识别实验,实验结果表明所提出的算法能够有效提升不易区分两类样本的分类能力,分类正确识别率能够提高4.98个百分点。
- 杜方键张永峰张志正张志正田明
- 关键词：SVDD分类器BAGGING
- 一种多自由度泵喷水下机器人
- 本发明公开了一种多自由度泵喷水下机器人，包括壳体、控制舱、动力舱、操作终端、通信模块、中央处理模块、状态监测模块、运动执行模块、视频采集模块和存储模块；壳体上设置有多个泵喷喷口；运动执行模块包括泵喷推进器和控制阀路，所述...
- 耿丹萍于淼张志正张永峰庄永峰杨寿佳刘贺军蒋龙杰
- 一种泄压式深海定深自动解锁装置
- 本发明公开了一种泄压式深海定深自动解锁装置，包括壳体、活塞、弹性部件、套筒和溢流阀；壳体包括主体部和连接部，壳体主体部内设置有空气舱和液体舱，空气舱和液体舱之间通过溢流口相连接且空气舱位于液体舱的上方，溢流阀的阀芯与溢流...
- 耿丹萍庄永峰张志正张永峰杨寿佳蒋龙杰
- 激光致盲干扰效能影响因素分析
- 2009年
- 文章重点研究单台大功率和多台小功率合成两种体制干扰激光的产生、发射、传输过程，运用光学仿真软件LightTools建立模型，开展激光远场光斑功率密度分布的仿真，利用概率统计算法计算相同条件下两种体制的干扰效能，为激光致盲干扰的设计和评估提供参考。
- 张志正郑建锋
- 自适应光学对星地相干激光通信性能改善研究被引量：1
- 2020年
- 相干激光通信能够实现每秒数百吉比特的通信速率和接近量子极限的灵敏度,在未来天地一体化信息网络中具有广泛的应用前景。大气湍流引入的光学波前畸变是影响星地相干激光通信链路性能的重要因素。本文将自适应光学技术应用于大口径光学地面接收站,并系统地开展了4 Gbps高速相干激光通信试验,试验结果表明,自适应光学技术能够有效抑制中等大气湍流的影响,并提高相干激光通信的灵敏度和稳定性。
- 徐圣奇魏龙超邬双阳冯晓峰刘杰张志正
- 关键词：自适应光学大气湍流
- 一种深海基阵自主同步展开与收拢装置
- 本发明公开了一种深海基阵自主同步展开与收拢装置，包括压缩扩张驱动机构和联动展开收拢机构，而压缩扩张驱动机构包括气缸及压杆构件；气缸包括设于气缸缸体内的气囊以及密封设于气缸缸体顶端的端盖，气缸活塞穿过端盖并与压杆构件固定连...
- 杜方键张永峰张志正庄永峰杨寿佳柴林峰刘贺军
- 文献传递
- 一种多自由度泵喷水下机器人
- 本发明公开了一种多自由度泵喷水下机器人，包括壳体、控制舱、动力舱、操作终端、通信模块、中央处理模块、状态监测模块、运动执行模块、视频采集模块和存储模块；壳体上设置有多个泵喷喷口；运动执行模块包括泵喷推进器和控制阀路，所述...
- 耿丹萍于淼张志正张永峰庄永峰杨寿佳刘贺军蒋龙杰
- 一种多AUV路径规划方法研究
- 2017年
- 针对水下传感器数据信息采集使命任务，本文对多自主水下航行器（Multiple Autonomous underwater Vehicles／MAuV）系统路径规划方法进行了研究，提出了一种核心为多目标路径规划（multiple objective path planning／MOPP）模型的路径规划方法。该方法具体包括3种不同的基本行为、基本行为对应的行为目标函数和行为融合全局目标函数。建立与3种基本行为对应的行为目标函数，并将决策空间离散化，进而建立全局目标函数建立过程。最后，在不同水下环境进行仿真计算，结果表明该方法可以满足路径规划方法对水下环境的适应性。
- 蒋龙杰张志正张永峰
- 关键词：路径规划
- 两种SVM 集成水下目标识别方法的比较被引量：1
- 2020年
- 分类器集成可有效提高分类器的识别精度和稳定性。采用Bagging算法对SVM分类器进行集成,描述并讨论了B-SVM与CB-SVM两种基于SVM集成的水下目标识别算法,并利用4类实测水下目标样本进行识别实验。实验结果表明:在一定范围内,CB-SVM算法比B-SVM算法能更好地识别测试样本,识别正确率最多提高1.56%;随着抽样数的增加,训练样本集差异性减弱并引入大量无用样本,导致分类器性能下降,同时削弱了CB-SVM算法的优势。
- 张永峰杜方键张志正
- 关键词：水下目标识别支持向量机分类器集成
