跳频信号与跟踪干扰信号DOA估计方法

提出了一种基于修正的旋转信号子空间(rotational signal subspace,RSS)算法的跳频信号和跟踪干扰信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。首先,将接收到的跳频信号和跟踪干扰信号进行离散傅里叶变换;然后,利用修正RSS算法,得到聚焦后协方差矩阵的估计值;最后,利用MUSIC算法,实现跳频信号和相关干扰信号的DOA估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于加速度的马尔可夫参数自适应IMM算法

针对标准的交互式多模型算法(IMM)模型切换存在滞后性,使得目标机动改变时跟踪误差增大的问题,提出了一种基于加速度的自适应转移概率矩阵的IMM算法。该算法通过当前时刻IMM算法输出的加速度估计值,得到相应的修正因子,修正下一时刻的转移概率矩阵,使得模型切换速度加快,减小目标机动时的跟踪误差。最后通过仿真实验证明,改进的IMM算法能够有效减小目标机动改变时跟踪误差,提高模型切换速度,同时还指出了该算法的适应范围。     

修正的马尔科夫转移矩阵自适应IMM算法

机动目标跟踪算法中,交互式多模型(IMM)算法是一种相当有效的方法.但该算法中存在Markov矩阵据先验知识给定且不变的问题.针对此问题,提出一种Markov矩阵自适应的IMM算法.该算法利用后验信息实时修正Markov矩阵,改善了位置和速度的滤波结果,使IMM算法的模型概率变化更加符合目标真实运动.经仿真验证,提出的算法具有更好的跟踪性能.     

多边修正算法中的换顶原理及复杂性分析

对于无向赋权图,利用换顶过程中矩阵翻转与数据块调换时上三角部分数据的变化规律,对权值矩阵的数据进行处理,以完成无向完全图中H圈（H路类似）的修正过程。事实上,多边修正的原理最终是通过变换顶点达到的,而其主要用到的换顶规则是矩阵数据的块调换与翻转,该思想还可以推广到有向图的情形。最后利用换顶原理对多边修正算法进行了复杂性分析,讨论修正边数对复杂性的影响。     

一种基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

针对传统修正恒模算法(MCMA)收敛速度慢、剩余码间干扰大的缺点,在双模式修正恒模算法(MCMA+DD-LMS)的基础上引入局部信息量和变步长的思想,提出了一种基于修正多模算法(MMMA)的双模式变步长修正多模算法(VS-MMMA+DD-LMS)。经过理论分析和实验仿真,证明改进后的算法较传统算法具有更好的均衡效果。     

捷联惯性+星光修正组合导航研究

针对捷联惯性导航系统的初始对准误差所造成的导航误差,提出了捷联惯性+星光修正组合导航方案。利用光学导引头得到的星体观测值,估计初始对准误差,进而修正捷联惯性导航的姿态角、速度和位置。推导了捷联惯性+星光修正组合导航算法,得到了初始对准误差的估计公式和速度、位置的修正矩阵,并通过仿真分析证实了方案的可行性和算法的有效性。     

双圆阵模式空间二维解相干

提出一种相干信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——模式空间波达方向矩阵(Mode-Space DOA Matrix,MS-DOAM)法。算法基于双圆阵,利用模式空间转换将圆阵转换为虚拟双平行线阵,计算虚拟线阵阵元间的互相关信息,构造两个等效协方差矩阵,进而构造波达方向矩阵,对该波达方向矩阵特征分解,利用得到的特征值与特征矢量求得入射信号的仰角和方位角。算法无需二维搜索,实现估计参数自动配对。仿真结果表明,算法在低信噪比和短快拍条件下,估计误差低于虚拟空间平移算法。     

一种修正ESPRIT信号DOA估计算法

分析了典型DOA估计算法的优缺点,针对信噪比较小的情况下对CESPRIT做出了一些修正,将接收数据共轭重排再利用,构造矩阵修正的ESPRIT算法,称之为MCESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT以及其他2种修正算法MESPRIT算法及CESPRIT算法相比,在信噪比较小及快拍次数有限时,能够改善信号DOA估计的性能.     

混沌优化AHP-FCE在舰船招标工程评价中的应用

舰船招标工程的关键问题是如何选择合理的评标方法,以确定最优的承包商。为此,直接根据单评价指标相对隶属度的模糊评价矩阵,对层次分析法中的判断矩阵进行构造,并用该判断矩阵确定各评价指标权重和中标商。以判断矩阵的一致性指标系数为目标函数,给出了用混沌优化算法检验和修正判断矩阵一致性和计算判断矩阵各要素权重的模糊综合评价模型(AHP-FCE)。实例表明:该方法通用合理,计算结果客观可靠,能够较好地解决传统评价方法缺乏理论依据、修正标准无法保证原判断矩阵为最优以及只能修正判断矩阵的个别元素等问题。     

低快拍下模糊径向基神经网络波束形成算法

针对低快拍情况下自适应波束形成算法性能下降,以及权矢量解算过程中协方差矩阵求逆运算量大的问题,针对最小方差无失真响应(MVDR)算法,采用单位阵和采样协方差矩阵的凸线性组合对低快拍下的协方差矩阵进行修正,在此基础上,引入模糊径向基(RBF)神经网络逼近算法权矢量,通过模糊RBF神经网络实现从阵列协方差矩阵到最优权矢量的非线性映射,避免了矩阵求逆运算。仿真结果表明,当低快拍情况下最小方差无失真响应(MVDR)及最小能量无畸变响应(MPDR)算法出现性能下降时,基于模糊RBF神经网络的波束形成算法仍能快速逼近算法权矢量,波束赋形效果较好,同时可实现算法复杂度的降低及计算量的减少。     

修正的交互加速度补偿机动目标跟踪算法

为了提高交互加速度补偿算法(IAC)的滤波精度,通过引入一个改进因子自适应地调整过程噪声协方差,给出了一种新的算法.在给定的初始条件下,通过蒙特卡罗仿真,将修正的IAC算法与IAC算法进行比较,结果表明修正的交互加速度补偿算法在目标发生机动时具有更好的跟踪性能.     

基于二次繁殖的自适应差分演化算法

分析了差分演化算法的基本原理，针对基本差分演化算法对控制参数选择敏感性强、算法后期收敛速度较慢等问题，提出了基于二次繁殖的自适应差分演化算法，并通过实验对改进算法的性能进行测试。实验结果表明，改进算法的性能优于基本差分演化算法和自适应差分演化算法。     

基于灰色关联和D-S证据理论的导弹系统安全性评估

针对导弹系统安全性评价的不确定性问题,提出了将灰色关联和D-S证据理论相结合的方法,从人员安全性、设备安全性和环境安全性建立了综合评估指标体系,用灰色关联分析处理了指标之间的关联性。在传统证据合成公式的基础上,考虑证据集非关键因素的权重,给出了修正的证据合成公式。并以打靶选弹为例进行了计算分析,得出了导弹安全性优先级排序,并将改进算法与传统计算方法的结果进行了比较,验证了评价模型的可行性与实用性,为导弹系统的管理工作提供了有益的参考。     

基于双波段红外辐射信息的红外机动目标跟踪算法

利用双波段IRST系统测到的目标双波段红外辐射信息,推导出目标的伪距离量测信息,使得单站IRST系统变为可观测系统;在此基础上,构建了伪量测方程,采用改进的"当前"统计模型和基于最小偏度单形采样策略的UKF算法,提出了一种基于双波段红外辐射信息的IRST机动目标跟踪算法。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效地跟踪机动目标,具有良好的实际应用价值。     

一种基于多Agent强化学习的多星协同任务规划算法

在分析任务特点和卫星约束的基础上给出了多星协同任务规划问题的数学模型.引入约束惩罚算子和多星联合惩罚算子对卫星Agent原始的效用值增益函数进行改进,在此基础上提出了一种多卫星Agent强化学习算法以求解多星协同任务分配策略,设计了基于黑板结构的多星交互方式以降低学习交互过程中的通信代价.通过仿真实验及分析证明该方法能...     

Hilbert空间中次连续拟非扩张映像不动点的迭代方法

首次引用一种迭代算法，用来构造Hilbert空间中次连续拟非扩张映像的不动点；使用新的算法证明了一个强收敛定理，其优点是不要求映像具有次闭性质。     

基于改进TOPSIS模型的防空多目标威胁评估

根据地空导弹武器系统作战使用原则，确定影响目标威胁程度的五个主要因素，建立目标属性矩阵，并运用群体层次分析法（AHP）和熵权法进行组合赋权，将权重运用到逼近理想解的排序法（TOPSIS法）模型中，给出了基于改进TOPSIS模型的多目标威胁评估模型与算法。实例分析表明该方法是合理和有效的。     

互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计

首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时天线阵元的电流分布,给出了计算电流的解析式,并仿真计算了单元直线阵的电流分布。然后以等效网络法为基础研究互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计性能,仿真实验表明在互耦影响存在时MUSIC算法失效,而修正MUSIC算法仍然具有良好的DOA估计性能。     

多目标数据关联的神经网络方法

数据关联是多目标跟踪的关键问题。基于 Hopfield神经网络的 JPDA是解决这一关键问题的有效方法之一 ,但此方法的难点在于优化系数的整定。提出一种改进算法 ,用于解决优化系数在线自适应整定问题。首先重新构造了李雅普诺夫能量函数 ,接着引入变化的优化系数因子 ,并给出了优化系数求解的迭代公式 ;最后对已有和改进的算法进行了仿真研究。结果表明改进的方法和原有的方法相比 ,一方面具有在线整定优化系数的功能 ,另一方面可以获得和原有算法非常接近的估计误差。