声矢量阵降维平行因子模型及方位估计方法

针对原有的声矢量阵三阶PARAFAC(平行因子)模型维数高、参数求解过程运算量大的缺点,建立了一种降维的PARAFAC模型。将声矢量阵看作空间共点的声压传感器子阵和振速传感器子阵,计算各子阵输出数据的自协方差,并构造了三阶张量,最后证明该张量满足三阶PARAFAC模型并利用交替迭代算法估计声源参数。仿真和实测数据表明:该方法可以用于多目标方位估计且估计精度优于超分辨率的ESPRIT算法。     

基于同心筒结构的共架发射系统武器发射空域协调方法

为保证舰艇和武器系统安全,针对多武器共架发射时的发射协调问题,提出了空域协调的方法。首先,定义了空域协调的概念,分析了燃气排导、初始飞行弹道交叉对空域协调的影响;然后,通过判断发射活动、隔舱距离排序、隔舱属性赋值、判断隔舱相邻及弹道交叉等影响因素提出了空域协调的具体步骤;最后,对空域协调方法进行了算例验证。结果表明:通过空域上合理地选择武器(弹位)可以有效避免共架武器发射时产生干涉,保证系统安全。该方法对解决多类型舰载武器发射协调问题有借鉴意义。     

基于SCAS的防空反导装备体系作战能力指标设计

指标设计是进行武器装备体系发展论证和作战效能与作战能力评估分析的基础。着眼体系作战效能与作战能力评估分析需求,基于传感器（ Sensor）、控制器（ Controller）、执行器（ Actuator）、支持器（ Supporter）的柔性建模方法,对防空反导装备体系作战能力指标进行了设计,构建了其侦察预警能力、指挥控制能力、拦截打击能力、综合保障能力评估指标体系,并利用结构方程模型（ SEM）对指标之间的影响作用关系进行了分析,可为防空反导装备体系建设与运用提供重要借鉴。     

武器装备体系联合试验研究

武器装备体系联合试验通过集成并利用各种可用的数据、模型、仿真系统,以及计算机软、硬件等资源,建立公共、分布的联合试验环境,实现虚拟仿真、构造仿真和真实仿真的无缝连接,完成不同类型、不同地理位置的仿真系统互联互通,以及试验资源的互用和试验数据的共享。联合试验集成环境包括统一的资源管理与服务、公共军事想定描述、公共战场环境描述等7大功能要求,在硬件上由联合试验基础设施和工具体系组成。提出联合试验方法流程包括3大活动5个阶段26个步骤。为武器装备体系研究联合试验能力建设提供基础理论与方法支撑。     

TiO_2/ACF复合光催化材料的制备及性能

用适宜载体将粉体材料固定是提高光催化材料稳定性的关键。采用溶胶-凝胶法,以钛酸丁酯为原料,选取活性炭纤维(ACF)为载体,制备了TiO2/ACF复合光催化材料。利用X射线衍射仪(XRD)、热分析仪(DSC-TG)和扫描电子显微镜(SEM)等测试技术对复合光催化材料的结构进行了表征分析。在紫外光照射下,通过对甲醛气体的光催化降解,考察了煅烧温度、煅烧时间、负载次数和负载时间等不同制备条件对复合光催化材料结构和性能的影响,结果表明:当煅烧温度为400℃,煅烧时间为2h,负载3次,负载时间为6min制备的TiO2/ACF光催化性能最佳。     

正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。     

应用极化聚类中心设计快速自适应极化滤波器

针对传统自适应极化滤波算法存在收敛速度慢、迭代步长因子选取困难等问题,采用极化聚类中心估计理论设计了一种快速自适应极化滤波器,实现了对极化雷达回波中的干扰信号逐脉冲地自适应精确对消。滤波器通过距离单元选通获取干扰信号样本,对样本极化聚类中心的直接计算能够快速估计干扰信号在当前脉冲内极化状态,依据干扰输出功率最小原则最终实现快速滤波过程,相比于传统极化滤波算法有更快的收敛速度和更稳定的干扰抑制性能。仿真对比实验结果验证了该方法的快速有效性。     

辅助通道参数模型估计射电天文抗干扰方法

针对单通道射电天文抗干扰方法在观测数据干噪比较低情况下的干扰消除性能降低甚至失效的问题,通过引入辅助天线观测提出了一种基于参数模型估计的抗干扰方法。该方法利用辅助天线所接收到的具有较高干噪比的观测数据建立干扰信号参数的估计模型,同时通过构建主辅通道参数差异性模型对估计模型进行修正,实现对干扰信号参数的精确估计,达到消除干扰信号的目的。仿真实验表明,相比于单通道方法,改进后的方法在解决低干噪比条件下的射电天文抗干扰问题方面具有更广泛的适用范围。     

基于AM-LFM和IRT的旋转微动目标成像算法

在雷达成像中,基于CS的方法因其压缩采样的特性而在高分辨雷达成像中得到广泛应用。然而由于其是一种基于参数化的成像方法,对观测位置误差特别敏感。在实际中,一般无法知道精确的观测位置。观测位置的误差会造成成像结果位置的偏离、散焦以及无法聚焦。针对基于压缩感知的成像算法存在的观测位置依赖性问题,提出了一种基于调幅-线性调频(AM-LFM)分解和逆Radon变换(IRT)的微动目标成像算法。该方法根据分解后信号调频率分离目标微动信号与主体信号,再进行IRT成像。仿真及实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进Rao-Blackwellized粒子滤波的WSN被动目标跟踪

Rao-Blackwellized粒子滤波虽然适合系统状态包含线性高斯分量的非线性状态估计,但是由于其计算量较大,不适用于实时性较高的被动目标跟踪情况。针对Rao-Blackwellized粒子滤波的不足,提出了改进的Rao-Blackwellized粒子滤波算法用于WSN被动目标跟踪。新的算法由一个粒子滤波和一个卡尔曼滤波组成,在执行过程中,粒子滤波和卡尔曼滤波相互交换信息,并行运行。计算机仿真结果表明,新的算法能够更好地减少计算量,提高跟踪的实时性。