全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

MTD雷达抗干扰性能分析

在分析了MTD雷达工作特点和工作原理的基础上,详细讨论了MTD雷达的抗干扰性能.首先,将MTD系统分解成MTI滤波器和多普勒滤波器的级联系统,在分别讨论各分系统抗干扰性能的基础上,给出了MTD雷达的抗杂波干扰改善因子的定量计算方法.然后,根据MTD雷达系统的特点,详细分析了MTD雷达抗有源干扰能力,并且在分析的基础上得出了抗有源干扰改善因子的计算方法.     

交替极化阵列滤波性能研究

针对极化敏感阵列在工程应用中所受到的诸多限制条件,本文提出了一种新型交替极化阵列结构,分析了其在滤波抗干扰中的理论极限性能,并与极化敏感阵列滤波性能进行对比研究。研究表明:相对而言,交替极化阵列在设备量减半、信号处理自由度减半的条件下,滤波抗干扰性能逼近极化敏感阵列,克服了极化敏感阵列系统复杂性带来的一系列问题,因此在阵列雷达领域具有广泛的应用前景。     

垃圾评论自动过滤方法

针对互联网上存在的大量垃圾评论,提出一种基于电阻网络的垃圾评论检测方法,该方法用电阻距离来度量评论之间的上下文语义相似性,把整个评论数据表示成一个电阻网络,把垃圾评论当作该网络上的语义离群点来处理,根据网络节点对电阻网络平均电能消耗的影响,建立电离群因子来度量数据的离群程度,以此来识别垃圾评论。实验证明了该方法的有效性,在多个数据集上取得了较好的效果。     

中子动力学反应性与功率变化不同步现象研究

通过实例计算首次提出点堆中子动力学方程、中子按代倍增公式和三维两群扩散方程在一定的反应性变化下存在反应性大于零时功率减小的现象,并指出该现象的普遍性。根据有效增殖因子的物理意义,指出导致这种不同步现象的根本原因。对点堆方程给出了符合物理意义的有效增殖因子新定义,同时给出了新的点堆中子动力学方程。     

IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测

快速准确的导弹轨道预测是有效进行导弹防御的前提。提出一种基于IMM-EKF的弹道导弹轨道实时动态预测方法,对导弹发射点和落点分别进行动态预测研究。首先,构建不包含导弹先验信息的IMM-EKF弹道估计器;其次,定义一种模型概率累积因子,用于估计导弹的关机时刻及相应的运动状态;最后,基于导弹运动状态的实时估计,动态预测落点和发射点。仿真实验结果表明:该方法能实时动态预测导弹发射点和落点;发射点预测应利用主动段状态估计,而落点预测则在导弹自由段早期进行为宜。     

极化散射矩阵的不同分布箔条云双站雷达截面分析

深入分析箔条云的极化和能量特性,首先通过极化散射矩阵讨论单根箔条的双站雷达截面,并以此为根据推导出不同分布时箔条云的双站雷达截面解柝表达式,讨论了不同极化方式的情况下具有均匀分布及不同正态分布时的双站雷达截面.     

基于“当前”统计模型的衰减因子自适应跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,叙述了加速度方差自适应的"当前"统计模型.提出了一种具有自适应衰减因子的滤波算法,并对该算法进行了较为深入的理论分析.这种衰减记忆滤波具有集机动检测与参数自调整于一体的能力,最后Monte-Carlo仿真结果表明,这种自适应算法较原算法有较大的改进.     

异型角反射体阵列寻优研究

战时,异型角反射体阵列布放态势将是影响其干扰效果的重要因素。以伯克级驱逐舰为典型舰艇,从雷达散射截面积(radar cross section,RCS)、高分辨率距离像(high resolution range rrofile,HRRP)和极化特征三方面入手,进行了异型角反射体布放间隔和布放数量的寻优,旨在寻找一种与载舰逼近度尽可能高的异型角反射体阵列,为反舰导弹突防研究提供基本理论依据。研究表明:综合考虑RCS,HRRP和极化特征三方面因素时,11个异型角反射体两两间隔5 m布放,能够发挥更好的干扰效果。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。