稀疏贝叶斯学习框架下的扩展目标雷达关联成像

传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该方法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该方法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

基于高阶滑模微分器的增广比例导引律

导引律的设计在导弹制导与控制中具有重要作用,为了解决增广比例导引中导弹-目标视线角速度和视线角加速度不易获得的问题,设计了一种基于高阶滑模微分器的增广比例导引律。首先,根据高阶滑模微分器的数学模型建立视线角速度和视线角加速度的估计模型;其次,根据视线角速度和视线角加速度的估计值,利用一种光滑无抖阵滑模微分器构造增广比例导引律。最后,通过仿真验证表明,具有滑模微分器结构的增广比例导引律导引性能良好。     

使用基于电视信号的双基地雷达实施目标跟踪

本文开展了使用非合作电视发射机作为双基地雷达系统照射器的研究,提出利用电视广播视频或声音载波探测和跟踪目标的信号处理方案。此方案不需要与发射机同步,使用多普勒频移和方位测量来估计目标航迹,信号处理包括两个通道的快速傅里叶变换,用以确定接收信号中的多普勒和相位特征,然后经过时域和频域恒虚警处理获得目标回波。对回波中存在的由于天线单元间互耦合产生的相位误差进行校正,并且求得相应的方位。基于卡尔曼滤波的跟踪技术用于多普勒/方位点迹和不同目标航迹之间的互联。每个目标在直角坐标下的位置和方位估计采用扩展卡尔曼滤波,滤波初始化过程采用遗传算法和Levenberg-Marquardt优化算法。实验结果表明能够探测并跟踪很大范围内的目标,最远距离可以达到260公里。     

短波抗干扰高速数据通信技术初探

短波数据通信由于受传播条件制约,传输速率较低,采用宽带传输技术,则可以提供稳定的高速数据传输,本文对短波抗干扰高速传输的几种方式,直接序列扩频（ＤＳＳＳ）、高速跳频以及多载波正交频分复用（ＯＦＤＭ）进行了介绍,并对它们的抗干扰性能进行了简要分析。     

运用新C4ISR的战术作战

本文探讨新C4ISR系统(指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察)对未来可能实施的战术作战方式的影响.首先叙述其对2010年时间架构内参加扩展的近战的装甲机动部队的可能影响.然后概述联合战术战斗概念,并指出信息时代作战艺术的精髓.     

基于DCPM-FGA的隐马氏模型的参数训练

建立了一种将直接比较比例方法与模糊遗传算法结合在一起用于隐马氏模型参数训练的方法。针对不同的码本大小进行了仿真试验。结果表明,在码本较大时该方法效果要好于B W算法和Viterbi算法,码本较小时两种方法性能相近。     

攻击机动目标的非线性H∞制导律研究

应用非线性H∞控制理论,在建立导弹与目标相对运动数学模型的基础上,研究了一种拦截机动目标的鲁棒H∞制导律.这种鲁棒H∞制导律将目标的机动加速度视为有界的外界扰动输入,导弹的加速度视为控制输入,实现了导弹制导的鲁棒性.仿真表明,这种鲁棒H∞制导律具有很好的鲁棒性和良好的拦截效果,能够有效地拦截机动目标.     

基于位图图像的信息隐藏技术研究

研究了基于位图图像的信息隐藏技术,分析了位图图像格式以及最低有效位方法。在对比检验了位图图像各位平面对人视觉感知效果基础上,提出了一种新的基于扩展最低有效位(XLSB)的信息隐藏算法,该算法简单高效、信息隐蔽率高。     

动态威胁环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

理顺与民兵组织重复、交叉编组之浅见

“交叉编组、重复编组”,是一直以来困扰民兵、预备役部队组织落实的难题。对此,可从以下四个方面加以解决。一是将预备役部队编组范围向邻近的县(市、区)扩展。长期以来,主要城市和重点企事业单位一直是民兵组织落实和开展活动的重要基础。在计划经济体制下,国有大中型企业是城市民兵、预备役工作的主要载体。近年来,由于多种原因,