数据同化系统中的集合时间局地化鲁棒滤波方法

针对传统的卡尔曼滤波方法对不确定因素不具备鲁棒性问题,在集合鲁棒滤波的基础上,提出一种从观测角度构建优化数据同化的方法,称之为放大观测协方差矩阵的集合时间局地化鲁棒滤波,并推导了新方法的算法准则和递归公式。利用非线性系统Lorenz-96模型,基于性能水平系数、驱动参数、观测数目和集合数目变化的条件,对新方法和集合卡尔曼滤波方法的鲁棒性和同化精度进行比较。结果表明:集合卡尔曼滤波方法的均方根误差大于时间局地化鲁棒滤波的;在观测数或集合数较少的情况下,集合卡尔曼滤波出现了滤波发散问题,而鲁棒滤波的均方根误差波动较小;相较于传统的集合卡尔曼滤波算法,观测角度构建的时间局地化的H_∞滤波方法对系统参数的变化更具鲁棒性,滤波精度更高。     

基于新型非结构有限体积解耦算法的激波诱导燃烧数值模拟

把基于结构网格有限差分方法建立的化学非平衡流动模拟的新型解耦算法推广到基于非结构网格的有限体积法,从而可用于模拟复杂几何构型下的化学反应流动.对H2/ Air预混气体中激波诱导振荡燃烧的Lehr实验进行了数值模拟,计算得到的振荡频率与实验结果符合很好,表明计算方法具有时间和空间二阶精度.通过对不同几何外形发射体的计算发...     

双变因子LMS自适应滤波算法

为提高最小均方(LMS)自适应滤波算法的性能,在步长因子与误差信号满足一种改进的Sigmoid函数关系式的基础上,提出了一种双变因子控制下的变步长LMS自适应滤波算法。该算法具有初始状态收敛速度快、稳定状态均方误差小、抗噪声性能好、适应系统跃变能力强的优点。计算机仿真结果验证了该算法的优越性。     

布站形式对TDOA无源区域定位系统定位精度的影响

基于TDOA的陆基多基站定位系统的布站形式对定位系统的定位精度具有较大影响.给出了基于TDOA的陆基无源定位系统的定位算法和定位精度模型,对各种布站形状对定位精度的影响作了简单的仿真和分析,并主要分析了倒三角形式下各种要素对定位精度的影响.对陆基无源区域定位系统的布站形式提出了一些建议.     

空战飞机嵌入式训练系统的研究

空军正面对提高空战飞机训练效率的难题,嵌入式训练是解决这个问题的有效途径。结合现有研究技术和经验,研究了拥有高速无线网络和实时显控的嵌入式训练系统。可以使飞行员充分利用飞机内的原有设备进行训练,为飞行员提供了真实的操作、训练环境,同时指挥人员能够实时观察训练状况并做出科学的评估,具有突破性的训练效果。     

基于视频的心理战及其关键技术

在对传统心理战的理论及其实践进行学习、理解和分析的基础上,结合信息时代高技术战争的要求提出了一种新的基于视频的心理战理论,深入分析了基于视频的心理战信息生成系统的各个要素,并详细阐述了基于视频的心理战实施的关键技术.基于视频的心理战可以看作是信息时代高技术战争下心理战的一种具体形式,其理论是对传统心理战理论的延伸和有效补充,今后的工作将是进一步深化研究基于视频心理战的各个关键技术.     

机载雷达多机编队试飞指挥引导自动化方法研究*

针对战斗机雷达目标编队传统的人工指挥引导速度慢、精度差、效率低,现有试飞手段满足不了新一代战斗机机载雷达试飞目标编队大场次多批、多路、多层次指挥、引导和决策需求的问题,介绍了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导的基本全向引导法等方法、主要功能设置和模块体系结构,建立了机载雷达目标编队试飞自动化指挥引导实现模型,并在地面雷达和GPS试飞指挥引导自动化系统研制中得到实现和验证。     

基于MAS技术的Multi-UCAV任务规划系统研究

基于MAS技术,提出用多Agent系统来实现多架无人战斗机协同攻击任务的多机任务规划系统,建立了系统的总体结构和单个Agent的结构,并给出一个基于意图识别的Multi-UCAV协作结构。利用多Agent的自主性和协作性,充分发挥单个UCAV的自主性。通过通信网络进行协同,共享信息,可提高任务规划系统的自主性和智能化水平。     

基于正弦模式的音频扩频水印算法

提出了一种基于正弦模式的音频水印算法,用于解决目前音频扩频水印算法以伪随机序列作为嵌入信息的不足.并对水印在嵌入和检测过程中涉及到的关键技术进行了分析,给出了对其鲁棒性进行测试的过程和结果.结果表明,此算法具有水印易于生成和检测,实现简单,且对宿主信号影响小以及鲁棒性好等优点.     

基于自训练EM算法的半监督文本分类

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。