应用抗差无迹卡尔曼滤波的再入弹道处理技术

针对现有无迹卡尔曼滤波在再入弹道处理中可能出现的异常观测、观测随机误差模型不准确以及动力学模型不合理等问题,在无迹卡尔曼滤波中引入自适应与抗差估计理论,研究适用于再入弹道处理的自适应抗差滤波方法。该方法可以自适应地估计测量噪声等价协方差阵和状态噪声等价协方差阵,并可实现异常值的分离和维纳模型方差的自适应调整。数值仿真结果表明:该方法计算简单,并能有效减弱测量误差和动力学模型误差对弹道处理精度的影响。     

采用随机矩阵理论的水声阵列SMI-MVDR空间谱估计技术

对角加载MVDR技术是一种经典的空间谱估计技术,在水声阵列信号处理中有着广泛的应用。该技术之所以具有较好的性能是由于其通过对角加载使样本协方差矩阵的特征值分散度减小。提出了基于随机矩阵理论的MVDR空间谱估计技术,具体思路是利用随机矩阵特征值的极限性质实现样本协方差矩阵噪声的抑制,以达到类似对角加载能够实现的特征值分散度减小的效果。仿真表明所提出的方法与对角加载方法达到了同样的目的,且当快拍数一定,而信噪比由小变大时,该方法可以达到与对角加载MVDR技术相当的性能;当信噪比设为定值,快拍数由小变大时,其与对角加载技术具有相同的DOA估计成功概率变化趋势,且在小样本情况下,此方法优势较为明显。     

隐蔽锥扫雷达波束的交叉点电平

本文根据隐蔽锥扫雷达天线的工作原理,从方向性函数出发,分析了接收状态下高频馈电网络中,和差信号的幅相特性与隐蔽锥扫波束交叉点电平的关系,从而对不能自动跟踪的隐蔽锥扫雷达,从天馈系统方面分析了原因,并为设计和部队维修提供了理论根据和有效方法。     

邻域灰度差加权的模糊C均值聚类图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点.但是这种算法没有考虑到样本空间中不同的样本点对分类的贡献不同,因此分割效果不理想.提出了邻域灰度差加权的模糊C均值聚类算法,实验结果表明,该算法不仅取得了很好的分割效果,而且加快了算法的收敛速度,从而满足了图像分割的有效性、实时性的要求.     

基于CWLS时差频差无源定位闭式解算方法

针对时差频差无源定位场景,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法。在两步加权最小二乘算法基础上,建立了基于约束加权最小二乘的无源定位模型,推导其无约束最优化形式并给出目标状态估计的解析解。推导了目标状态估计均方误差的表达式,通过理论分析证明所提算法在保持两步加权最小二乘算法定位精度基础上,具有偏差减小特性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近CRLB,定位偏差明显小于两步加权最小二乘算法,验证了理论分析的有效性和所提算法的优越性。     

多波长主动式相干合成中光程差对合成效果的影响

为了对多波长激光主动式相干合成做出初步的理论描述,揭示影响合成效果的关键因素,根据相干合成的基本原理,建立了计算模型.并以9波长7路相干合成系统为实例,仿真计算了光程差取不同值的情况下,各频率成分的合成效果和总体合成效果.当各路间存在较大的光程差时,只有中心频率成分实现了相干相长,其他频率成分处于"混乱"状态,总体合成...     

LRE试车数据挖掘中基于最大散度差的模糊聚类分析方法

在对液体火箭发动机试车数据进行聚类分析时,为解决故障数据样本与正常样本类间差异不大的问题,引入最大散度差准则,提出基于最大散度差的聚类算法MSD-CA.该算法以散度度量样本间的相似性,使样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行.在此基础上,应用模糊理论对最大散度差准则进行模糊化,提出基于最大散度差的模糊聚类算法MS...     

基于脉冲串信号的无源定位系统频差估计误差CRLB分析

频差估计是无源定位系统中的关键部分,其估计精度直接决定了无源定位系统的性能。本文对单频脉冲信号频差估计误差方差的Cramer-Rao下限(CRLB)进行了理论分析研究。在建立数学模型的基础上,定量分析了频差估计误差CRLB与接收信号参数的数学关系。通过直接公式推导和数值仿真归纳,分别得出了相参/非相参单频脉冲信号频差估计误差CRLB的解析表达式,该结论可用于指导基于频差估计的无源定位系统设计。     

差分跳频抗干扰原理浅析

在介绍差分跳频原理的基础上，分别从差分解跳和差分跳频信号检测两个方面分析了差分跳频的抗干扰原理，由于差分跳频采用频率差分的单载波来表达所要传输的数据，具有高跳速和变跳频图案的特点，在差分解跳过程中，利用特定的差分频率转移关系可以剔除部分干扰，通过时－频分析还可进一步剔除在时域特征上存在差异的干扰；因此，差分跳频是一种全新的慢速跳频体制。     

二维非参数最大散度差鉴别分析的SAR图像识别

为增强线性鉴别分析(LDA)在图像识别中所提取特征的可鉴别性及避免小样本问题,提出了二维非参数最大散度差鉴别分析(2DNMSD)的图像特征提取方法。首先根据非参数特征分析的准则直接在二维图像矩阵上构造散布矩阵,然后基于最大散度差鉴别分析准则求取投影矢量。基于MSTAR计划录取的数据的仿真实验结果表明:即使方位角信息未知并且使用简单的最近邻分类器,该方法所提取特征在较低特征维数下的识别率也可以达到98%以上,表明了方法的有效性和正确性。