基于递推最小二乘的单站无源定位仿真分析

为达到无线射频注入的定位精度和实时性要求,提出采用递推最小二乘算法(RLS)进行定位.首先讨论了无线射频注入的定位精度需求,建立了机载无源单站定位模型,得出了最小二乘(LS)解.然后依据无线射频注入的实时性要求将其转化为递推形式.仿真结果表明,RLS算法与LS算法的定位精度和收敛速度接近,但前者实时性好,运算复杂度低,所需存储空间小,能够满足无线射频注入的定位需求.最后依据仿真结果给出了提高定位精度和收敛速度的措施.     

抗差最小二乘估计在惯组外场标定中的应用

惯组在外场进行标定时常常会受到环境的振动干扰,从而会对惯组的标定精度造成极大的影响.为解决这一问题,在分析了粗差对惯组标定精度影响的前提下,建立了一种改进的辨识惯组误差系数的数学模型,使其能够分辨出那些受到振动干扰影响的惯组误差系数.最后利用抗差最小二乘估计对惯组误差系数进行处理,通过等价权函数的连续降权和连续减弱影响处理,抵制了异常数据对惯组标定精度的影响.仿真结果表明,抗差最小二乘估计具有很强的抗差能力,能有效减弱异常干扰对参数估计的影响,提高惯组外场标定的精度和数据的可靠性.     

基于改进支持向量机的导弹备件消耗预测

在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想.首先阐述了粗糙集和加权最小二乘支持向量机的基本原理,并改进了最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集和改进加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程.实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值.     

基于改进LS-SVM的雷达故障诊断技术

针对传统雷达系统故障诊断流程复杂、诊断时间长且准确率仍有上升空间的问题,将改进最小二乘支持向量机算法引入到雷达系统故障诊断中,建立雷达故障诊断模型。该方法很好地解决了分类和函数估计问题,加快了诊断速度,改善了最小二乘支持向量机的鲁棒性和稀疏性,并提高了诊断准确率。通过对某型雷达故障诊断实例仿真,对比改进最小二乘支持向量机和传统神经网络在雷达故障诊断上应用的效果,仿真结果验证了该方法较传统神经网络,具有更好的雷达故障诊断效率和准确率。     

地基伪卫星导航系统的伪距精度估计方法

地基伪卫星导航系统的伪距和伪距变率精度对评估系统的导航性能或其信息与其他系统导航信息的融合意义重大。目前的伪距和伪距变率精度估计方法基本上都是针对卫星导航系统的,并且没有充分考虑地基伪卫星导航系统自身的特点。通过构造伪距和伪距变率精度观测量,利用地基伪卫星导航系统可产生较差定位构型的特点,提出了一种在外测系统定位定速精度较差且存在杆臂长度的情况下仍然能够获取准确估计量的伪距和伪距精度估计方法。仿真结果表明所提方法可有效地估计出伪距和伪距变率的精度而且具有较强的适用性。     

纯方位跟踪时利用方位变化规律检测目标机动问题

针对纯方位跟踪中目标变向变速机动导致方位信息可能出现的非平滑变化,首先推导出观测平台与目标均匀速直航时目标方位变化的准确规律,运用最小二乘估计法选取了模型参数并设定了阈值的大小,并设计出具体的算法流程,通过仿真计算,对本算法的可行性进行了验证。结果表明,方位变化规律作为目标机动检测的证据具有一定的可行性,但在一些特殊的态势下,检测灵敏度不高,并对这些态势时行了分析。     

舰艇编队海上运输补给物资需求预测方法

按照是否与任务、事件相关,将物资需求分为两类,对于任务、事件相关物资需求的预测,将任务进行合理的分解,并根据物资消耗与任务、事件之间的关系,给出了预测的一般模型;对于与任务、事件联系不紧密的物资需求的预测,则根据历史经验及该物资固有的消耗规律,提出了经验预测模型。为了解决舰艇编队海上运输补给物资需求预测所存在的问题,利用案例推理的方法生成了预测所需的样本数据,以最小二乘向量机(LSSVM)模型为预测模型,并以岛屿进攻作战的防空弹药需求预测为例进行了实例分析。结果表明:案例推理生成的样本数据可用,选用LSSVM模型的预测结果与其他预测模型表现出了一致性,但LSSVM相对误差较小;该方法在某种程度上解决了样本数据有限的问题,适用于作战物资需求的预测问题。     

一种基于最小生成树的无线多跳网络信道分配算法

为提高无线多跳网络的吞吐量和传输可靠性,提出一种信道分配算法。该算法优先考虑最小生成树上的可用信道,为每个节点分配信道资源;然后考虑利用生成树外其他可用链路,为节点提供信道资源,以提高吞吐量。算法通过考虑每个用户的通信需求,可以充分利用空闲信道资源。仿真结果显示,相比于不考虑最小生成树外链路时,有效地提高了网络整体吞吐量。     

弹道导弹关机点状态估计的指数加权递归最小二乘方法

在双星预警条件下,将指数加权递归最小二乘算法应用于目标关机点状态估计问题中。通过引入加权因子对目标助推段运动的局部拟线性特性进行描述,从而在一定程度上克服了一般的线性多项式模型难以准确刻画整个助推段运动的难题。通过对助推段目标动力学特性的分析,考察了目标在垂直射面方向上的运动特性。在此基础上,提出了一种更为准确的助推段运动模型。仿真算例表明,所提出的关机点状态估计方法相对于传统的方法具有一定的优越性。     

基于战术编队的相对导航GDOP分析

针对在实际作战中,飞行编队优先考虑战术原则,而忽视JTIDS/MIDS相对导航GDOP的现象。首先利用最小二乘法计算相对导航的GDOP值,其次根据战术原则建立编队模型,最后采用单一变量法,分析了平面位置关系、垂直位置关系及导航源的选择对GDOP值的影响,并将仿真结果与GPS定位导航的GDOP值进行比较。仿真结果证明,位置关系和导航源的选择对于改善相对导航的GDOP值,提高导航精度具有决定性的意义,且仿真结果为实际作战进行编队和选择导航源提供了重要参考。