周期平稳通信信号时差估计

研究了一种利用信号谱相关特性对周期平稳通信信号进行时差估计的方法。研究表明,谱相关时差估计方法较之经典的广义互相关(GCC)法具有更强的抗干扰能力,在多辐射源环境下,该方法可以无模糊地估计各个辐射源的时差。     

战场态势估计和威胁估计

描述了战场态势、态势估计和威胁估计的概念。对态势估计从态势要素提取、态势评估推理及态势预测三方面进行了分析,重点对态势评估中的功能领域如:目标合并、协同关系推理、战场主动权指数计算、作战能力评估、重要目标估计及敌战斗序列估计等的含义、内容和实现步骤进行详细阐述。对威胁估计的内容和主要功能也进行了描述。     

小口径舰炮对空虚拟校射校正量的最优估计

首先建立了小口径舰炮对空虚拟校射脱靶量的观测方程,分析了脱靶量的统计性质,在此基础上推导出校正量的最优估计量,并用仿真结果验证了结论的正确性。     

证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法

重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。     

基于Golay互补序列的UWB同步和信道估计

提出了一种基于Golay互补序列的UWB信道估计和同步方法。该方法利用了Golay互补序列所具有的互补的自相关特性。首先引出了Golay互补序列的插0序列的概念,并证明了这种插0序列也是Golay互补序列。通过依次发送Golay互补序列,在接收端采样后分别与相应Golay插0序列进行相关并求两者和,根据门限判别即可完成同步和信道估计,仿真结果表明了该方法是有效的。     

时延估计多基地水下目标被动定位及误差分析

根据基于时延估计的多基地航空搜潜系统中目标、各被动浮标之间空间上的几何位置关系,建立目标位置的数学模型,确立了目标空间位置与声传播信号到各被动浮标的时延、布阵间距、声速之间的关系;在此基础上,根据时延估计方差的克拉莫-罗下限,分析信号信噪比、接收机带宽、信号中心频率及观测时间等参量测量误差对时延估计的影响,进而分析了各参量误差对目标定位误差影响,最后对所建模型及误差进行了仿真分析。     

基于二进制传感器网络的目标运动方向估计方法

介绍了方向估计二进制传感器网络(DE-BSN),提出基于统计学习解决目标运动方向估计的思路,并给出了使用线性判别分析法(LDA)和支持向量机算法(SVM)的估计方案。仿真分析了在不同传感器节点密度时上述算法的精度、和在节点出现错误的情况下算法对目标方向估计的可靠性。实验结果表明上述算法均可实现高精度的目标方向估计,并都具有一定的鲁棒性,各自的优势分别在于:LDA的计算复杂度较小,而SVM的估计误差较小。     

基于贝叶斯网络的威胁识别

根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.分析了使用贝叶斯网络进行威胁估计表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行威胁估计的步骤.最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行威胁识别的过程,实现了战场态势中蓝方机群对红方战术意图的提前预测.     

独立分量分析在MIMO OFDM系统信道盲估计中的应用

研究了MIMO—OFDM系统基于独立分量分析（Independent Component Analysis）的盲信道估计算法,提出了改进的ICA—only算法。该算法将ICA算法应用到各个子载波,将ICA算法所固有的排列和幅值上的模糊性通过发射端的线性编码来消除,实验结果表明,该算法能很好地估计出信道参数。     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战威胁估计

对空战中目标的各个特征因素进行了分析,建立了空战目标威胁估计的离散模糊动态贝叶斯网络模型,并利用离散动态贝叶斯网络的直接推理算法进行了仿真计算.仿真结果表明,该方法得到的推理结果与理论分析完全一致,而且能够将各种并不显著的特征因素进行综合,使得各个特征因素间及不同时间片的同一特征因素相互修正补充.为空战威胁估计提供了一种有效而准确的方法.