基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

DOA估计的PM方法及其在对称Toeplitz噪声环境下的应用

传播算子法不需要进行复杂的特征值分解,运算量小,但仅在信噪比较高的情况下才有较好的波达方向估计性能.讨论了当噪声自相关阵为对称Toeplitz矩阵的特定条件下,传播算子法方法的DOA估计性能明显优于MUSIC方法,而且估计性能不受信噪比的影响.     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

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。     

单脉冲雷达导引头对抗投放式诱饵技术研究

为提高单脉冲雷达导引头对投放式诱饵干扰的检测和分辨性能,利用投放式诱饵干扰情况下单脉冲比的概率分布特性,采用基于奈曼-皮尔逊准则的GLRT检测方法来进行干扰的检测;在干扰信噪比未知情况下通过顺序估计目标和诱饵信噪比进而估计目标DOA的方法对目标和诱饵进行分辨.仿真结果证实了对诱饵的检测和分辨算法的有效性.     

反馈干扰系统的自校正控制方法

为实现系统跟踪期望输出及系统未知参数的在线闭环辨识,针对带反馈干扰的未知参数系统,结合最小方差控制算法和增广最小二乘法设计了自校正调节器。首先通过对反馈通道干扰的分析,给出了系统的等效模型;其次,按系统输出最小方差的原理设计了控制器,实现了系统跟踪期望输出;第三,运用增广最小二乘法对系统参数的辨识,给出未知参数的无偏一致估计,实现了参数的在线闭环辨识。通过对未知参数的辨识,用所辨识的参数计算调节器的参数,完成对控制律的修改,实现了系统跟踪期望输出和参数的在线闭环辨识。最后,利用该方法对实例进行了仿真研究。仿真结果表明:所提方法简单可行。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。     

一种雷达组网系统抗压制干扰能力的评估方法

将博弈论方法引入到解决雷达组网系统抗压制干扰能力的评估问题中。以雷达组网系统的不同部署方式的集合作为局中人Ⅰ的策略集;干扰机的不同干扰位置的集合作为局中人Ⅱ的策略集,基于鉴别信息的概念,推导了雷达组网系统关于发现目标的平均信息量的度量模型,提出了将纯局势的各单雷达信干比的加权和作为支付矩阵的对应元素。对上述三个要素构成的矩阵博弈进行了仿真分析,结果表明:该方法是可行的。