基于回波域的低频UWBSAR极化校准

多极化,低频超宽带(ultrawideband,UWB)合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)是雷达技术未来发展的一个重要方向。系统的低频特性,UWB特性和大处理角特性使得常规SAR极化校准不再适用。基于系统回波模型,同时考虑定标体的电磁散射特性,给出了适合该系统的极化校准方法。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

未来空域窗预测命中点误差特性分析

分析目标提前点的误差特性是未来空域窗射击中要解决的首要问题。针对现有未来空域窗相关研究缺少误差特性分析的问题,提出了通过误差转换矩阵进行误差分析的方法。该方法在相应坐标系下建立误差模型,求得在预测迎弹面内的误差协方差矩阵,最后对协方差矩阵进行特征值分解得到目标提前点的误差特性。以跃起俯冲为例进行仿真分析,得到了目标在预测命中点的误差特性,并通过计算毁伤概率分析了各参数变化对未来空域窗的影响,结果表明,该误差分析方法正确,能为后续未来空域窗研究与工程化应用提供理论依据。     

一种求解武器-目标分配问题的启发式方法

武器-目标分配问题是一种NP问题。结合武器-目标分配问题的特点,提出了一种求解武器-目标分配问题的启发式方法。首先给定问题的初始解作为当前最优解,然后采用多点调整方法在当前最优解的邻域内搜索最优解,其后采用重复迭代策略逐步改进初始解,直到得到较好的近似解。实验研究发现,多点调整方法只是一种局部优化方法,由不同初始解出发获得的近似解对应目标值可能不同。把多起点策略、多点调整方法和重复迭代搜索策略相结合,可得到求解武器-目标分配问题的一种有效方法。实验结果表明,提出的启发式方法计算所得解的质量较高,是求解武器-目标分配问题的一种有效方法。     

系统频率偏差对同时全极化测量的影响及其校准

目标极化散射矩阵的精确测量是全极化雷达极化信息处理的前提和基础。基于正负线性调频信号，针对采用数字解线性调频处理的同时全极化测量体制雷达，分别推导了雷达中频频率偏差和采样频率偏差对同时全极化测量影响的数学模型，提出一种雷达中频频偏和采样频偏的联合估计与校准方法。仿真和实测数据表明：雷达系统频率稳定度会引起不同通道极化测量结果峰值位置和相对相位的变化，采用所提方法能够有效校正峰值偏移，补偿相位误差，提高目标极化散射矩阵测量的精度。     

低频UWBR的辐射校准

针对高频窄带系统的常规雷达辐射校准技术不能适用于低频超宽带雷达系统。根据低频超宽带雷达系统特点,采用矩量法和渐进波形估计技术,建立定标体的低频宽带散射模型,给出辐射校准函数,实现对UWBR的辐射校准。最后结合低频UWB合成孔径雷达系统,进行计算机仿真试验,证明这种方法的有效性。     

计算介质体瞬态散射矩阵元素方法的改进

针对求解均匀介质体的瞬态电磁散射问题,采用基于MOT的方法求解Müller方程来分析,对分析中矩阵元素的积分求解,提出了一种奇异分离方法。该方法考虑了时间项延迟的影响,减小了计算中的近似,提高了计算精度。验证表明,和原算法相比,新算法在近奇异处理上的误差很小。     

基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

针对传感器管理中目标—传感器配对出现的目标优先级求解问题,提出了一种基于Vague集的TOPSIS计算方法。在分析目标优先级的主要影响因素基础上,定义了各影响因素的影响系数。同时结合Vague集的TOPSIS法给出了目标优先级的计算步骤,为目标优先级求解提供了一种新途径。并结合仿真算例表明该方法的合理性与有效性。     

多普勒盲区条件下的目标点迹-航迹关联方法

机载预警雷达存在着固有的多普勒盲区问题,该盲区不仅易引起目标航迹中断和重起批,还容易引起数据关联的错误。基于此,提出了一种新的多目标点迹-航迹关联方法,该方法引入了由多普勒盲区造成的第二类空量测,将点迹-航迹关联作为最优二维分配问题求解,同时,为延长航迹寿命,采用多普勒盲区先验信息对传统航迹撤销准则进行了修正。仿真结果表明:在杂波、多目标环境且存在多普勒盲区的条件下,该方法航迹中断率较传统方法有明显下降。     

基于改进K-L变换的特征提取技术

在模式识别中,为解决样本增加时,反复使用传统K L变换进行特征提取耗时多的缺点,提出了一种改进的K L变换方法,该方法利用快速递推算法来计算协方差矩阵,并使用矩阵扰动理论来求解协方差矩阵的特征值和特征向量。仿真试验表明该方法在确保计算精度的前提下,大大减少了运算时间。     

基于面积比矩阵的加权特征向量点匹配算法

提出一种在仿射变换下点集关系描述算子--面积比矩阵,证明了其在仿射变换群下的不变性质;并由该性质推导得出特征向量(EA)匹配算法抗噪性能差的原因,在此基础上给出了基于面积比矩阵的加权特征向量算法.算法构造不同图像的面积比矩阵,对矩阵进行分解得到其特征值和特征向量,通过特征值进行加权获得图像中点的特征向量,比较图像点的特征向量获取匹配关系.因面积比矩阵的仿射不变性质,算法能实现仿射变换下点集精确匹配;采用的加权特征向量法改进了EA匹配法,具有更好的抗噪性能.实验表明算法切实可行.     

利用阵列协方差矩阵稀疏性的到达角估计方法

为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。     

交互式Pareto前沿可视化决策

针对现有高维多目标可视化技术不能有效显示决策偏好信息这一难题,提出一种基于径向轴图的交互式Pareto前沿可视化决策方法。进行标准化适应度函数处理,消除量纲差距;根据交互更新的轴向量矩阵建立最小二乘问题模型,通过Moore-Penrose广义逆矩阵方法求解投影点,从而获得Pareto前沿分布图。该方法能够有效显示目标各维度信息,直观呈现决策偏好,动态表现目标性能趋势。通过实验与传统可视化技术对比分析,验证了该方法的有效性和实用性。     

解结构特征值的子结构子空间综合迭代法

本文论证了由结构系统的各子结构在子空间的迭代综合,从而导出系统的子空间特征方程的迭代方法。由此方法我们便可求出大型结构的若干低阶模态。这方法只需在计算机里贮存结构的各子结构的质量矩阵和刚度矩阵,便可按预定精度,简便有效地求解大型结构的特征值问题。     

基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B~2 d B。     

基于矩阵束方法的全极化雷达目标结构特征的描述

针对宽带、高距离分辨率、全极化雷达的工作体制,提出了利用矩阵束方法将雷达目标分解为沿径向距离上的散射中心分布。根据目标的瞬态极化响应,提取相应于散射中心的极化特征,由此形成目标沿径向距离分布的结构特征描述的新方法。     

基于偏差映射聚类的目标关联方法

多传感器目标关联是确定不同传感器系统观测的若干信号是否来源于同一目标,它是现代多传感器系统中的一个重要问题。传统的关联方法通过计算不同观测间的关联代价,通过求解代价矩阵最优解来获得关联匹配,但是容易受到环境和传感器性能的影响。提出了一种基于偏差映射聚类(bias mapping cluster,BMC)的目标关联方法,通过对多个传感器间观测目标偏差映射点进行聚类,搜索局部密度最大的映射点集作为传感器间的目标关联结果,走出了利用数学方法求解全局最优解的传统模式。相较其他传感器间目标关联方法,仿真结果表明该方法能有效利用目标观测的空间散布特性,关联正确率更高,并对虚假目标和目标失配等情况具有更强的适应性。     

无约束自由体有限元分析中的准静态法

在对某水下无约束航行体进行有限元静力分析的时候,由于无法限定结构的自由度而使刚度矩阵奇异,从而导致求解失败。为了解决这一问题,采用强迫约束法和准静态法(惯性释放)对此航行体进行了有限元静力对比计算,结果表明:用强迫约束法对水下航行体进行静力分析时,在施加强迫约束的部位出现了严重的应力集中现象,应力最大值为1.25×106Pa,应力集中使得整个结构的应力分布与实验数据相差较大,可认为计算结果错误;采用惯性释放法对其进行静力分析时,应力最大值为3.27×105Pa,整个结构的应力分布合理,与实验数据一致,计算结果正确。     

一种野战防空C~3I系统数学模型的初步探讨

本模型包括,根据目标运动状态方程,用等概率椭圆检测目标航迹与测量点的相关性,从而建立航迹辨识的相关矩阵,求解这一矩阵,实现多目标航迹辨识;在目标威胁估计和目标穿越火力单位射击空域的时间估值准确的条件下,建立目标火力分配的威胁服务综合矩阵,求解这一矩阵获得自动化指挥系统的辅助决策方案;在分析先验毁歼概率的基础上,找出对应航路点上的最佳开火时间函数t~*(H_iP_iV_k),根据这一函数估算开火时间的目标航路参数,供指挥员掌握开火时机。从目标输入到给出辅助决策一直到武器系统对目标射击,这样一个全过程的几个主要部分用数学模型描述了出来。     

基于实时变量逆矩阵求解的非线性MIMO解耦ADRC控制方法

非线性多输入多输出(MIMO)系统的解耦控制方法在控制理论和控制工程中都具有重要意义.非线性MIMO解耦自抗扰控制(ADRC)可以有效地解决这一问题,但它需要实时求解被测信号变量或高阶矩阵的逆.逆矩阵的求解是首要问题.在非线性MIMO解耦自抗扰控制中,将逆矩阵的求解问题总结为二阶、三阶、非方阵及变量高阶矩阵几类,并逐一给出解决方法.针对被测信号为变量的高阶矩阵,提出了一种基于高斯消元法的LU矩阵分解方法,可实时求解其逆矩阵.利用一个耦合系统的例子来测试这种方法的控制效果.仿真结果表明,采用逆矩阵法解耦的自抗扰控制器信号可以使控制系统快速达到平衡点.提出一种针对变量高阶矩阵的有效求逆方法,该方法既简单又能达到实时控制的效果,同时具有坚实的数学支持,完善了非线性MIMO解耦自抗扰控制的理论和方法,使其成为一种有效的非线性MIMO解耦控制方案.     

基于极化特征识别的地貌识别策略

为满足其近感测量精度,需对探测范围内的地貌环境进行有效识别。提出一种基于最优投影的地貌识别算法,为现代空域近感平台提供必要的地貌识别能力。定义了利用目标散射矩阵特征值构成的特征参数,且该参数与探测信号强度、角度等参数均无关,仅相关于探测区域内的地形结构特征。并结合Krogager关于目标散射矩阵分解的相关思想,建立带参数的标准散射体旋转不变矩阵,将探测区域内的地貌极化散射矩阵投影至标准体,得到目标散射矩阵在每一标准体的权值,并通过最优化投影进一步判定该地貌属性,从而达到识别的目的。