潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

实用的解耦自适应跟踪滤波器

本文提出了一种在非线性量测环境下对机动目标的解耦自适应滤波算法。在视角直角坐标系中实现了一种修正的输入估计方法。由于所提出的这种滤波器有解耦结构,因此在不降低性能的前提下可以大幅度减少计算量。同时,由于伪量测噪声之间的交叉相关性较小,因此可以提高机动探测的精度。     

机载双基地雷达几何配置对杂波特性影响分析

为了深入了解机载双基地雷达杂波特性随着收、发站几何配置变化的规律,分析不同几何配置下杂波多普勒特性和距离非均匀特性,揭示了机载双基地几何配置与杂波特性相互关系。研究表明,在部分几何配置下机载双基地杂波多普勒展宽受到几何配置的明显抑制,杂波的距离非均匀性明显下降。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

基于复杂适应系统理论视角的孙子作战思想研究

复杂适应系统理论把主体的主动适应和学习作为系统进化的动因,不仅为生命进化提供了新视角,亦为我们将其引入战争领域,研究作战问题提供了新思路。战争系统是一个充满着＂活＂的个体和变化因素的复杂系统,本质上属于复杂适应系统。《孙子兵法》的作战思想更是带有鲜明的复杂自适应特征,孙子十三篇,在如何适应战场形势和对手等方面进行了深入探讨,揭示了战争的诸多规律,亦为现代战争提供了有益借鉴。     

再入飞行器弹道系数的自适应估计

运用Kalman滤波方法对再入飞行器的跟踪问题进行了分析,在动力学噪声已知的情况下,给出了一种弹道系数的自适应估计方法;在动力学噪声未知时,给出了弹道系数和动力学噪声方差的自适应估计方法。仿真算例表明这种方法是合理有效的。     

基于模糊时间序列的时变动态系统模糊建模

要想建立结构不确定、参数时变的动态系统的模型是很困难的。改进了Song Chisson的模糊时间序列方法,并成功应用于时变动态系统的辨识与建模和自适应控制。仿真结果表明该方法计算量小,实时性好,能很快地跟踪系统的变化。     

任意阵型直接数据域算法

提出了一种适用于任意阵形的直接数据域算法,解决了直接数据域算法在声纳、雷达的非均匀阵列上难以适用的问题。任意阵形直接数据域算法基于单快拍数据,利用不同阵形相邻阵元间可变的相位差进行运算,构造数据矩阵,并加以适当约束,解算出降维后阵列权值,用于波束形成。仿真计算表明:任意阵形直接数据域算法与原直接数据域算法在均匀线阵条件下性能是等同的,而在非均匀阵列条件下,前者性能明显好于后者,即上述对比表明了直接数据域算法的有效性。     

全球导航卫星系统接收机的复信号自适应陷波干扰抑制

为提高全球导航卫星系统接收机抑制带内窄带干扰的能力,提出一种采用复系数自适应陷波器的时域滤波干扰抑制方法。在数字基带通过自适应算法调整复数滤波器的频率参数,以实时检测和跟踪窄带干扰的中心频率。仿真结果表明,该方法可以快速、有效地抑制固定频率的窄带干扰和线性调频干扰,提高接收机在干扰条件下的捕获性能。其干扰抑制性能优于实系数自适应陷波器的干扰抑制方法。     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。