基于Petri网的近程防空武器射击建模

提出一种扩展时延Petri网,新提出的Petri网与以往高级时延Petri网的不同之处在于它允许个体的个性与共性同样得到考虑。这种方法被用来对装备多跟踪装置、多种对空武器的防空系统对多目标进行射击过程进行建模、分析、模型的正确性在文章最后的仿真中得到了验证。     

DFT的Z变换算法

文中讨论了用Z变换计算DFT的方法。对于N=2~t的DFT,本算法所需的加法及乘法量分别为:(?),与Cooley-Tukey基-2算法比较,乘法量与加法量均减少25%,文中还讨论了本算法在微机上的实现,给出流程图。在运算时间上,本算法与通用FFT算法程序进行比较:节省时间30%。     

积分二次相位函数和傅里叶变换的多相码参数估计

针对传统时频方法对多相码信号参数估计计算量比较大的问题,提出一种新的多相码参数估计方法。首先利用积分二次相位函数(IQPF)估计信号的调频率,然后重新构造一个线性调频信号(LFM),通过解线调将多相码信号的调频率消除,最后计算解线调后信号的傅里叶变换(FFT)估计信号脊线间隔和载频,进而估计信号的码元宽度和重复周期。该方法不需要进行直角坐标和极坐标的变换且仅需一维搜索,可以大幅度减小计算量。仿真表明,可以用较小的计算量取得与RAT(Radon-Wigner Transformation)和RWT(Radon-Ambiguity Transformation)相当的估计精度。     

基于相位相关的快速亚像素全局运动估计

为了实现亚像素级图像快速全局运动估计,提出了一种基于相位相关的快速亚像素全局运动估计方法。首先对待计算的两幅图像进行下采样并计算整像素级的全局运动矢量,然后选取两幅图像重叠的部分进行插值,再计算亚像素级的全局运动矢量。最后,将整像素级和亚像素级的计算结果进行加权计算,得出亚像素级的全局运动位移。实验结果表明,文中算法对噪声影响、光照变化和局部遮挡具有较好的鲁棒性,同时能够有效地提高运动估计的精确性和计算效率。     

用一种自适应UKF滤波器跟踪机动目标

在非线性系统中用自适应Kalman滤波器跟踪机动目标时,必须采用扩展Kalman形式,但扩展Kalman有精度低、易发散的缺点.在标准UKF滤波器的基础上,应用无迹变换将测量坐标系下的滤波残差统计特性转换到三维笛卡儿坐标系下,根据三维坐标下的滤波残差变化实时改变过程噪声协方差矩阵的大小,实现了自适应UKF滤波.滤波器既具备UKF滤波器精度高,不易发散的优点,同时不需了解目标机动的先验信息.仿真表明了本滤波器的有效性.     

离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。     

线性离散周期系统的区域极点/H2指标满意控制

针对线性离散周期系统的状态反馈控制问题,利用提升法将线性离散周期系统转化为时不变系统并提出期望极点指标,同时要求周期系统满足H2范数指标,采用数值递推算法对线性周期系统进行上述指标的满意控制设计,并运用满意控制思想将上述控制问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的线性凸优化问题,从而运用LMI技术求解、设计可行的满意控制.数值仿真验证了相关结论.     

基于子块积分双谱的空间目标识别算法

对于空间目标识别这个具有挑战性的研究课题,提出了基于子块积分双谱的空间目标识别算法.该算法首先从空间目标距离像的双谱中提取出子块积分双谱特征;然后应用KL变换进行特征压缩;最后应用模板匹配方法进行分类识别.计算机仿真实验表明,该算法取得了比较好的识别效果.     

基于线对线突然短路的同步电机瞬态参数辨识

准确地辨识同步电机参数,是分析电力系统运行和控制系统设计的前提.利用最小二乘或卡尔曼滤波等方法辨识电机三相同时突然短路试验数据,是传统电机参数辨识的主要方式.受同步电机三相同时突然短路的可操作性和电机参数模型的强非线性等因素的影响,电机瞬态参数难以准确测量.利用改进的小波变换和人工神经元网络辨识参数的新方法,结合容易实现的同步电机线对线突然短路试验,辨识得到了三相同步电机的瞬态参数,有效提高了电机参数的辨识精度.仿真试验表明,该方法是有效的.     

用于无人机着陆的图像处理算法

随着无人机着陆图像处理算法的不断研究和发展,在分析小波变换对噪声和边缘点的影响规律的基础上,结合多尺度乘积的特性,采用了一种基于小波变换的多尺度积的边缘检测新算法.通过边缘检测实验并和其他算法作比较,该算法能有效抑制噪声,获得清晰丰富的边缘且定位精度高,为进一步的无人机着陆图像处理提供一个很好的工具.