对几种不同维数据融合方法的仿真对比研究

在多雷达系统组网对空情报处理中，不同的数据融合方法在融合精度、求解时间及计算量方面都有较大差异。为了验证不同融合方法的融合效果及系统处理时间和性能，分析了多雷达系统组网对不同维数据融合处理的映射法、升维法、分维法的融合框架和融合算法，并分别进行了计算机仿真，得出并分析了对比数据。仿真结果表明了分维法在数据融合中的优势。     

弹道导弹预警仿真系统中弹道构造方法

建立符合作战想定要求的弹道导弹飞行轨迹模型,并按仿真时间步长推算弹道导弹的位置状态,是构建弹道导弹预警探测仿真系统的首要任务。首先在不考虑地球自转的情况下,按照指定的发射点和落点,依据最小能量弹道理论建立了弹道导弹关机点参数计算模型和被动段运动学模型。在此基础上,采用迭代的方法计算考虑地球自转时的弹道导弹关机点参数,并在地心惯性直角坐标系下构造了弹道导弹的被动段弹道。最后将利用法构造的弹道参数与STK中对应参数进行了对比分析,结果证明了所提出方法的正确性。     

卫星移动通信信道模型及仿真

对移动卫星通信的三种典型信道进行了完整的理论分析.通信信号在不同的信道参数条件下,经过瑞利(Rayleingh)信道、莱斯(Rician)信道和阻挡效应下的莱斯信道(Rician/Lognormal)进行了计算机仿真,得到了仿真结果.经分析比较发现,信道参数不同,得到的误码率曲线不同.信道的性能主要取决于信道参数,各种因素的影响可以归结到这些参数的影响,理论分析和仿真实验结果一致.     

蒙特卡洛法在火箭简控系统设计中的应用

建立了火箭弹道仿真模型。用蒙特卡洛法对简控火箭在无控条件下进行了模拟打靶。从其所有成功子样中统计出了火箭运动参数在主动段一系列时间点上的容许偏差。分别以上述时间点为起点，综合考虑运动参数偏差及其它随机偏差的影响，对落点散布进行了仿真分析。找出了合适的简控时间终点及其运动参数容许的偏差范围，为简控系统的设计提供了直接依据。     

C3I多传感器信息融合系统

介绍了C3I多传感器信息融合系统的关键步骤和工程背景,针对关键步骤中的时间、空间坐标的统一,目标分扇区同一性识别和同一目标的信息融合,给出了工程实现方法.对该方法进行了理论分析、证明和仿真验证,对仿真结果进行了统计分析.     

贝叶斯融合方法在武器小子样试验中的应用

在小子样武器试验中利用贝叶斯融合理论对其参数进行评估,分析了贝叶斯理论基础和应用条件。在此基础上,建立了融合算法模型,经过仿真验证,在小子样试验中,该方法是提高评估置信度和精度的一种有效途径。     

舰艇编队多声纳数据融合

分析了标准kalman滤波(KF)和自适应kalman滤波(AKF)的原理,通过仿真实验,对两种滤波算法的性能进行比较.结合各种声纳的探测特性和水下目标的特点,建立了舰艇编队的数据融合方案.选用简单凸组合融合算法作为舰艇编队协同反潜的航迹融合算法,将多声纳融合系统的融合结果和简单交叉定位算法进行了比较研究.仿真实验结果表明:自适应kalman滤波比标准kalman滤波具有更好的目标跟踪性能,多声纳融合结果较简单交叉定位结果的性能有大幅度提高,所选用的融合算法航迹能够较好的与真实航迹吻合.     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

多传感器数据融合系统中的序贯航迹相关算法研究

提出了一种适合于分布式多传感器数据融合的序贯航迹相关算法,对算法进行了仿真,并和最临近法进行了比较。仿真结果表明,该算法性能与传统方法比有很大改善。     

面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法

针对多目标搜索及跟踪场景,研究了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配算法。首先,基于信号检测理论和克拉美-罗下界,分别推导了雷达搜索性能与跟踪性能评估指标;在此基础上,建立了面向协同探测的多机雷达功率时间联合优化分配模型,即以最大化雷达工作性能指标为优化目标,以满足给定系统资源限制为约束条件,对雷达搜索及跟踪任务中节点选择、辐射功率和任务时间等参数进行联合优化设计;最后,针对上述优化问题,采用基于内点法和粒子群算法的三步分解算法进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足给定系统资源限制的条件下,有效提高雷达系统搜索性能和跟踪精度。     

LDPC-Coded MIMO-OFDM系统的一种判决反馈信道估计算法

研究了LDPC编码在MIMO-OFDM系统中的应用,提出了基于LDPC编码的MIMO-OFDM系统的一种改进判决反馈信道估计算法,该算法一方面利用多步预测和干扰对消技术改进了判决反馈算法的精度,另一方面利用空时解码后的序列和LDPC译码后的序列进行了两级反馈信道估计。该算法在利用LDPC码优异的低误码性能改善信道估计精度的同时,有效地改进了LDPC帧过长导致时变信道条件下的信道估计不精确的问题。     

调频脉冲信号辐射源多普勒信息提取方法研究

提出了一种基于单脉冲频率及频率变化率联合估计和多脉冲联合估计脉冲重复周期变化率的调频脉冲信号辐射源目标多普勒参数提取方法。该方法解决了无源定位系统数据采样频率与辐射源脉冲重复周期不匹配造成的频率偏差问题,在脉冲到达时间的提取上避免了对脉冲边沿的判断,使得利用中频采样信号计算脉冲重复周期成为可能。介绍对了该方法所采用的频率及频率变化率联合估计关键技术,并在此基础上讨论了该方法所能达到的理论估计精度及误差分析,最后通过仿真试验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于期望系统噪声的自适应机动目标跟踪研究

状态估计是目标跟踪中的基本问题,也是目标跟踪的一个难点。首先对标准IMM算法的优缺点进行了论述,针对其缺点和不足,提出了基于期望系统噪声模型（MIMM）的自适应多模型算法,该算法能有效地对机动目标的状态进行自适应估计。仿真结果表明,该算法比标准的IMM算法有较好的改善。     

线性模型的海基制导系统误差分离方法性能分析

利用传统制导工具系统误差线性回归模型，对Bayes估计、主成分分析以及正则化分析三种改进的分离方法进行了比较，分析了它们在工程应用上的优缺点，给出了实际应用时的限制因素；同时结合海基导弹特有的初始状态误差，设计了整体估计、分段估计以及迭代估计三种估计策略，给出了相应的分离步骤。仿真结果表明，文中给出的三种误差分离方法在不同的评价标准下具有不同的实际应用意义；而在弹道差评价标准以及方差评价标准下，分段估计和迭代估计策略下的误差分离结果要明显好于传统整体估计结果。     

ADAPTIVE BAYES RIDGE ESTIMATION FOR THE PARAMETERS OF THE LINEAR MODEL

ＡＤＡＰＴＩＶＥＢＡＹＥＳＲＩＤＧＥＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＦＯＲＴＨＥＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳＯＦＴＨＥＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬＺｈａｎｇＪｉｎｈｕａｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｒｏｌ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈａ,４１００７３）Ａｂ...     

OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计；针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

****OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

正态总体下分布参数的Bayes序贯估计

论述正态总体分布参数的序贯估计和Bayes序贯估计问题。在Stein的双子样序贯估计的基础上 ,构造了Bayes双子样序贯估计 ,并作了剖析。此外 ,为了适应当前试验场地“试试看看 ,看看试试”的试验分析和鉴定的需要 ,给出了以序贯Bayes检验为基本出发点 ,使检验和序贯估计相联合的分析方法     

基于ML-Ⅱ的指数分布可靠性多层Bayes估计

Bayes估计法是可靠性评估中应用最为广泛的方法之一,指数分布的Bayes验前概率密度函数中的重要参数主要依靠Reformulation法和Box-Tiao法确定,具有较强的主观经验性。基于Beyes估计的基本思想,以试验数据为依据,利用第二类极大似然估计法(ML-Ⅱ估计法)确定Bayes方法中的相关参数,避免了参数确定的主观性。实例表明结果合理,方法客观、可行。     

一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法

自聚焦是ISAR成像中的一项关键技术,其目的是消除目标和雷达的径向运动引起的相位误差。从ISAR信号模型出发,推导得到了相位误差的最大似然估计,并给出了一种基于最大似然估计的ISAR自聚焦算法。该算法采用了相位梯度算法(PGA)的处理结构,利用了多个距离单元上的散射点信号。算法中没有孤立散射点的要求,不需要相位解模糊,并且消除了相位误差估计中积累误差的影响,提高了相位误差的估计精度。将该算法应用于实测数据的ISAR成像中,得到了较好的聚焦结果。